Comment convertir les colonnes Pandas DataFrame en int
Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour convertir une colonne d’un DataFrame pandas en un type entier :
df['col1'] = df['col1'].astype(int)
Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.
Exemple 1 : convertir une colonne en entier
Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd #create DataFrame 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
Nous pouvons voir qu’aucune des colonnes n’a actuellement de type de données entier.
Le code suivant montre comment convertir la colonne « points » du DataFrame en un type entier :
#convert 'points' column to integer
df['points'] = df['points'].astype(int)
#view data types of each column
df.dtypes
player object
points int64
assists object
dtype: object
Nous pouvons voir que la colonne « points » est désormais un nombre entier, alors que toutes les autres colonnes sont restées inchangées.
Exemple 2 : convertir plusieurs colonnes en nombre entier
Le code suivant montre comment convertir plusieurs colonnes d’un DataFrame en un entier :
import pandas as pd #create DataFrame 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 points int64 assists int64 dtype: object
Nous pouvons voir que les colonnes « points » et « passes » ont été converties en nombre entier tandis que la colonne « joueur » reste inchangée.
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres conversions courantes en Python :
Comment convertir les colonnes Pandas DataFrame en chaînes
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Comment convertir DateHeure en date dans Pandas
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