Type de colonne Pandas à la chaîne

À la fin de ce tutoriel, vous comprendrez comment utiliser la fonction Astype () dans Pandas. Cette fonction vous permet de lancer un objet à un type de données spécifique.

Laissons explorer.

Syntaxe de fonction

La syntaxe de fonction est comme illustré ci-dessous:

Trame de données.astype (dtype, copy = true, errors = 'relance')

Les paramètres de fonction sont comme indiqué:

1. DTYPE - Spécifie le type de données cible auquel l'objet Pandas est coulé. Vous pouvez également fournir un dictionnaire avec le type de données de chaque colonne cible.
2. Copie - Spécifie si l'opération est effectuée en place, I.e., affecte le dataframe d'origine ou la création d'une copie.
3. Erreurs - Définit les erreurs pour «augmenter» ou «ignorer.'

Valeur de retour

La fonction renvoie une dataframe avec l'objet spécifié converti en type de données cible.

Exemple

Jetez un œil à l'exemple de code ci-dessous:

# Importer des pandas
Importer des pandas en tant que PD
df = pd.Trame de données(
«Col1»: [10,20,30,40,50],
'Col2': [60,70,80,90,100],
'Col3': [110,120,130,140,150],
Index = [1,2,3,4,5]
)
df

Convertir INT en flotteur

Pour convertir le «Col1» en valeurs à virgule flottante, nous pouvons faire:

df.col1.astype ('float64', copy = true)

Le code ci-dessus doit convertir «Col1» en flotteurs comme indiqué dans la sortie ci-dessous:

Convertir en plusieurs types

Nous pouvons également convertir plusieurs colonnes en différents types de données. Par exemple, nous convertissons 'Col1' en float64 et 'COL2' en chaîne dans le code ci-dessous.

imprimer (f "avant: df.dtypes \ n ")
df = df.Astype (
'Col1': 'float64',
'Col2': 'String'
)
print (f "After: df.dtypes ")

Dans le code ci-dessus, nous passons la colonne et le type de données cible en tant que dictionnaire.

Les types résultants sont comme indiqué:

Convertir DataFrame en chaîne

Pour convertir l'intégralité de DataFrame en type de chaîne, nous pouvons effectuer les éléments suivants:

df.ApplicationMap (STR)

Ce qui précède doit lancer l'ensemble des données dans les types de chaînes.

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert comment convertir une colonne Pandas d'un type de données à un autre. Nous avons également couvert comment convertir un dataframe entier en type de chaîne.

Codage heureux!!