Pandas dataframe 列を int に変換する方法
次の構文を使用して、pandas DataFrame の列を整数型に変換できます。
df[' col1 '] = df[' col1 ']. astype (int)
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例 1: 列を整数に変換する
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ' points ': ['25', '20', '14', '16', '27'], ' assists ': ['5', '7', '7', '8', '11']}) #view data types for each column df. dtypes player object points object assists object dtype:object
現在、どの列にも整数データ型がないことがわかります。
次のコードは、DataFrame の「points」列を整数型に変換する方法を示しています。
#convert 'points' column to integer
df[' points '] = df[' points ']. astype (int)
#view data types of each column
df. dtypes
player object
int64 dots
assists object
dtype:object
「points」列が整数になり、他の列はすべて変更されていないことがわかります。
例 2: 複数の列を整数に変換する
次のコードは、DataFrame の複数の列を整数に変換する方法を示しています。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ' points ': ['25', '20', '14', '16', '27'], ' assists ': ['5', '7', '7', '8', '11']}) #convert 'points' and 'assists' columns to integer df[[' points ', ' assists ']] = df[[' points ', ' assists ']]. astype (int) #view data types for each column df. dtypes player object int64 dots assists int64 dtype:object
「ポイント」列と「パス」列が整数に変換され、「プレイヤー」列は変更されていないことがわかります。
追加リソース
次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な変換を実行する方法について説明します。
Pandas DataFrame 列を文字列に変換する方法
Pandasでタイムスタンプを日付/時刻に変換する方法
Pandas で DateTime を日付に変換する方法
Pandasで文字列をfloatに変換する方法