Pandas kolonnetype til streng

Mot slutten av denne opplæringen vil du forstå hvordan du bruker AstType () -funksjonen i pandaer. Denne funksjonen lar deg kaste et objekt til en bestemt datatype.

La oss gå og utforske.

Funksjonssyntaks

Funksjonssyntaksen er som illustrert nedenfor:

Dataramme.astype (dtype, copy = true, feil = 'heve')

Funksjonsparametrene er som vist:

1. dtype - Angir måldatatypen som Pandas -objektet er støpt. Du kan også gi en ordbok med datatypen til hver målkolonne.
2. Kopi - spesifiserer om operasjonen utføres på stedet, i.e., påvirker den opprinnelige DataFrame eller oppretter en kopi.
3. Feil - Angir feilene for å "heve" eller "ignorere.'

Returverdi

Funksjonen returnerer en dataaframe med det spesifiserte objektet konvertert til måldatatypen.

Eksempel

Ta en titt på eksempelkoden vist nedenfor:

# Importer pandaer
Importer pandaer som PD
df = pd.Dataramme(
'Col1': [10,20,30,40,50],
'Col2': [60,70,80,90,100],
'Col3': [110,120,130,140,150],
indeks = [1,2,3,4,5]
)
df

Konverter int til å flyte

For å konvertere 'Col1' til flytende punktverdier, kan vi gjøre:

df.Col1.astype ('float64', kopi = true)

Koden over skal konvertere 'Col1' til flyter som vist i utgangen nedenfor:

Konvertere til flere typer

Vi kan også konvertere flere kolonner til forskjellige datatyper. For eksempel konverterer vi 'col1' til float64 og 'col2' til streng i koden nedenfor.

trykk (f "før: df.dtypes \ n ")
df = df.astype (
'Col1': 'Float64',
'col2': 'streng'
)
trykk (f "etter: df.dtypes ")

I koden over passerer vi kolonnen og måldatatypen som ordbok.

De resulterende typene er som vist:

Konverter DataFrame til streng

For å konvertere hele DataFrame til strengtype, kan vi gjøre følgende:

df.ApplyMap (STR)

Ovennevnte skal kaste hele DataFrame i strengtyper.

Konklusjon

I denne artikkelen dekket vi hvordan du konverterer en Pandas -kolonne fra en datatype til en annen. Vi dekket også hvordan man konverterer en hel dataaframe til strengtype.

Glad koding!!