Python | Pandas DataFrame.astype ()

Michael Zippo

DataFrame.astype() viene utilizzato per eseguire il cast dell’oggetto panda sul dtype specificato. astype() offre anche la possibilità di convertire qualsiasi colonna esistente adatta in un tipo categoriale.

DataFrame.astype() è molto utile quando vogliamo DataFrame.astype() un tipo di dati specifico di una colonna in un tipo di dati diverso. Non solo, ma possiamo anche usare l’input del dizionario Python per cambiare più di un tipo di colonna alla volta. L’etichetta della chiave nel dizionario corrisponde al nome della colonna e l’etichetta dei valori nel dizionario corrisponde ai nuovi tipi di dati da cui vogliamo che provengano le colonne.

    Sintassi:  DataFrame.astype ( dtype, copy = True, errors = ’raise’, ** kwargs) 
   Parametri :  
  dtype:  usa un tipo  numpy.dtype  o Python per trasmettere l’intero oggetto panda allo stesso tipo. In alternativa, usa {col: dtype,…}, dove col è un’etichetta di colonna e dtype è un tipo  numpy.dtype  o Python per eseguire il cast di una o più colonne di DataFrame su tipi specifici di colonna. 
  copia:  restituisce una copia quando copy = True (fai molta attenzione a impostare copy = False poiché le modifiche ai valori possono propagarsi ad altri oggetti panda). 
   errori:  controlla l’innalzamento di eccezioni su dati non validi per il dtype fornito. 
 raise: consente di sollevare eccezioni 
 ignore: sopprime le eccezioni. In caso di errore restituisce l’oggetto originale 
   kwargs:  argomenti della parola chiave da trasmettere al costruttore 
   Restituisce:  casted: tipo di chiamante 
  Per collegarsi al file CSV utilizzato nel codice, fare clic su  qui  
   Esempio n. 1:  Converti il tipo di dati della colonna Peso. 
  
 
       # importa panda come pd  
   importa   panda come pd  
  
  # Crea frame di dati da file CSV  
   df   =   pd.read_csv ( " nba.csv " ) 
  
  # Stampa le prime 10 righe  
  # frame di dati per il rendering  
  
   df [:   10  ]

Poiché i dati hanno dei valori" nan ", per evitare un y errore, elimineremo tutte le righe contenenti valori nan .

# elimina tutte le righe che
# è & # 39; nonna & # 39 ;.

df.dropna (inplace = True )

# scopriamo il tipo di dati della colonna Weight

prima di = tipo (df.Weight [ 0 ])

< br /> # Ora lo stiamo convertendo in int64.

df.Weight = df.Weight .astype ( ’int64’ )

# scopriamo il tipo di dati dopo il casting

dopo = type (df.W otto [ 0 ])

# stampa il valore prima di
prima di

# valore di output dopo
dopo

Output:

# stampa il frame di dati e guarda
# come appare dopo la modifica
df

< img src =" http:// espressocode.top/images/paddphyswitschilixyl86184.jpg " />

Esempio n. 2: cambia il tipo di dati di più di uno colonna alla volta

Cambia la colonna Nome in tipo categoriale e la colonna Age in tipo int64.

# importa panda come pd

importa panda come pd

# Crea frame di dati da file CSV

df = pd.read_csv ( "nba.csv" )

# Elimina righe con valori & # 39; nonna & # 39;

df = df.dropna ()

# stampa il tipo di dati esistente di ciascuna colonna
df.info ()

Output:

Ora cambiamo entrambi tipi di dati di colonna contemporaneamente.

# Ha passato il dizionario nella funzione astype()

df = df.astype ({ "Nome" : ’categoria’ , "Età" : ’int64’ })

# Ora stampa il tipo di dati
# di tutte le colonne dopo la modifica
df.info ()

< p> Output:

# print data frame
# anche dopo la modifica
df

Output:

Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a Python | Pandas DataFrame.astype (), controlla altri argomenti relativi a Python functions.

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A proposito, questo materiale è disponibile anche in altre lingue:

Schneider Robinson

Prague | 2023-01-31

Mi stavo preparando per il mio colloquio di codifica, grazie per aver chiarito questo punto - Python | Pandas DataFrame.astype () in Python non è il più semplice. Tornerò domani con un feedback

Xu Sikorski

Berlin | 2023-01-31

Forse ci sono altre risposte? Cosa significa esattamente Python | Pandas DataFrame.astype () significa esattamente?. Controllato ieri, funziona!

Marie Gonzalez

Warsaw | 2023-01-31

Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il Python | Pandas DataFrame.astype () e altri problemi con il Python functions 😁. Spero solo che non emerga più