Изменение типа столбца в pandas

Часто возникает необходимость изменить тип данных столбцов в DataFrame. Например, при создании DataFrame из списка списков, типы данных столбцов определяются автоматически, что может не всегда соответствовать ожидаемому.

table = [
    ['a',  '1.2',  '4.2' ],
    ['b',  '70',   '0.03'],
    ['x',  '5',    '0'   ],
]

df = pd.DataFrame(table)

В этом примере, все столбцы будут иметь тип данных object, хотя второй и третий столбцы содержат числовые значения, которые мы хотели бы иметь в виде чисел с плавающей точкой.

Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.

Изменение типа данных столбцов после создания DataFrame

Если DataFrame уже создан, то для изменения типа данных столбцов можно использовать метод astype().

df[1] = df[1].astype(float)
df[2] = df[2].astype(float)

Здесь мы преобразовали второй и третий столбцы в числа с плавающей точкой.

Задание типа данных столбцов при создании DataFrame

Также типы данных столбцов можно задать сразу при создании DataFrame, используя параметр dtype в функции pd.DataFrame().

df = pd.DataFrame(table, dtype=float)

Однако, в этом случае все столбцы будут иметь заданный тип данных, что может вызвать ошибки, если в некоторых столбцах содержатся нечисловые данные.

Изучайте Python на онлайн-курсе от Skypro «Python-разработчик». Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и технического образования. Курс проходит в формате записанных коротких видеолекций. Будет много проверочных заданий и мастер-классов. В конце каждой недели — живая встреча с экспертами в разработке для ответов на вопросы и разбора домашек.

Динамическое изменение типа данных столбцов

Если в DataFrame много столбцов и неизвестно, какие из них нужно преобразовать, можно использовать метод apply(), который применяет указанную функцию к каждому столбцу.

df = df.apply(lambda col: col.astype(float) if col.str.replace('.','').str.isdigit().all() else col)

В этом примере мы применяем функцию, которая проверяет, содержат ли все строки в столбце только числовые символы, и если это так, преобразует столбец в числа с плавающей точкой.

Таким образом, есть несколько способов изменить тип данных столбцов в pandas DataFrame, и выбор конкретного метода зависит от конкретной ситуации.