Python | Pandas Series.astype () per convertire il tipo di dati della serie

Panda astype() — uno dei metodi più importanti. Utilizzato per modificare il tipo di dati di una serie. Quando un frame di dati viene creato da un file CSV, le colonne vengono importate e il tipo di dati viene impostato automaticamente, cosa che spesso non accade. Ad esempio, una colonna stipendio può essere importata come una stringa, ma per eseguire le operazioni, dobbiamo convertirla in un float.
astype() viene utilizzato per tali conversioni di tipi di dati.

Sintassi: DataFrame.astype (dtype, copy = True, errors = ’raise’)

Parametri:
dtype: tipo di dati in cui convertire la serie. (ad esempio str, float, int)
copy: crea un copia di dataframe / series.
errori: errore durante la conversione in un tipo di dati non valido. Ad esempio datta a stringa. ’raise’ solleverà l’errore e ’ignore’ passerà senza sollevare l’errore.

Tipo restituito: Serie con tipi di dati modificati

Per scaricare il set di dati utilizzato nell’esempio seguente, fai clic su qui.
Negli esempi seguenti, il frame di dati utilizzato contiene i dati di alcuni giocatori NBA. Di seguito è allegata un’immagine del frame di dati prima di qualsiasi operazione.

Esempio:
In questo esempio, il viene importato il dataframe e sul dataframe viene chiamato .dtypes per visualizzare i tipi di dati della serie. Successivamente, alcune colonne vengono convertite utilizzando il metodo .astype() e i dtype vengono nuovamente scansionati per vedere le modifiche.

# importazione del modulo pandas

import panda come pd


# leggi il file CSV dall’URL

dati = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )


# cancellazione di colonne nulle, per evitare errori

da ta.dropna (inplace = True )


# salva dtype prima della conversione

prima di = data.dtypes


# conversione di dtypes usando astype

dati [ "Salario" ] = dati [ "Salario" ]. astype ( int )

dati [ "Numero" ] = data [ "Numero" ]. astype ( str )


# salvataggio di dtype dopo la conversione

after = data.dtypes


# print per confronto

print ( "PRIMA CONVERSIONE" , prima, "" )

print ( " DOPO LA CONVERSIONE " , dopo, " " )

Output:
Come mostrato nell’immagine di output, il d ata tipi delle colonne sono stati convertiti di conseguenza. nel solito modo.

Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a Python | Pandas Series.astype () per convertire il tipo di dati della serie, controlla altri argomenti relativi a Python functions.

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



Jan Nickolson

San Francisco | 2023-01-31

Python functions è tutto un po' confuso 😭 Python | Pandas Series.astype () per convertire il tipo di dati della serie non è l'unico problema che ho riscontrato. Controllato ieri, funziona!

Manuel Chamberlet

London | 2023-01-31

Python functions è tutto un po' confuso 😭 Python | Pandas Series.astype () per convertire il tipo di dati della serie non è l'unico problema che ho riscontrato. Lo userò nella mia tesi di laurea

Julia Nickolson

Milan | 2023-01-31

Python functions è tutto un po' confuso 😭 Python | Pandas Series.astype () per convertire il tipo di dati della serie non è l'unico problema che ho riscontrato. Tornerò domani con un feedback

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