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