探索に行きましょう。
関数構文
関数の構文は次のとおりです。
DataFrame。astype（（dtype、 コピー=真実、 エラー=‘高める’）。
関数パラメーターは次のとおりです。
- dtype –Pandasオブジェクトがキャストされるターゲットデータ型を指定します。 各ターゲット列のデータ型を辞書に提供することもできます。
- copy –操作がインプレースで実行されるかどうか、つまり、元のDataFrameに影響するか、コピーを作成するかを指定します。
- エラー–エラーを「発生」または「無視」に設定します。
戻り値
この関数は、指定されたオブジェクトがターゲットデータ型に変換されたDataFrameを返します。
例
以下に示すサンプルコードを見てください。
＃パンダをインポート
輸入 パンダ なので pd
df = pd。DataFrame（（{{
‘col1’： [10,20,30,40,50]、
‘col2’： [60,70,80,90,100]、
‘col3’： [110,120,130,140,150]}、
索引=[1,2,3,4,5]
）。
df
IntをFloatに変換する
‘col1’を浮動小数点値に変換するには、次のようにします。
df。col1。astype（（‘float64’、 コピー=真実）。
上記のコードは、以下の出力に示すように、「col1」をfloatに変換する必要があります。
複数のタイプに変換
複数の列を異なるデータ型に変換することもできます。 たとえば、次のコードでは、「col1」をfloat64に変換し、「col2」を文字列に変換します。
印刷（（f“前：{df.dtypes} n「」）。
df = df。astype（（{{
‘col1’： ‘float64’、
‘col2’： ‘ストリング’
}）。
印刷（（f「後：{df.dtypes}」）。
上記のコードでは、列とターゲットデータ型をディクショナリとして渡します。
結果のタイプは次のとおりです。
DataFrameを文字列に変換する
DataFrame全体を文字列タイプに変換するには、次のようにします。
上記は、DataFrame全体を文字列型にキャストする必要があります。
結論
この記事では、Pandas列をあるデータ型から別のデータ型に変換する方法について説明しました。 また、DataFrame全体を文字列型に変換する方法についても説明しました。
ハッピーコーディング!!
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