Поддержим ваш первый шаг:
-10% на профессии и специальные условия до 31 мая

как изменить тип данных pandas

Аватар пользователя Ivan Mamtsev
Ivan Mamtsev
10 сентября 2024

Зачастую тип данных требуется изменить для оптимизации расчетов или же, если данные пришли из текстового источника. Самым простым будет использование astype():

df['column'] = df['column'].astype(int)

# изменение типа нескольких столбцов
df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].astype(float)

# также можно использовать словарь для разных типов
df = df.astype({'col1': int, 'col2': float, 'col3': str})

Также, чтобы избежать ошибок, нужно передать параметр error='coerce'. Это заменит непреобразуемые значения на NaN.

df['column'] = pd.to_numeric(df['column'], errors='coerce')
0 0
Бесплатно
Введение в аналитику данных
Теория и практика с нуля
Перейти к курсу
Поможем с выбором
Если у вас есть вопросы о формате или вы не знаете, что выбрать, оставьте свой номер — мы позвоним и ответим на все вопросы
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»