Pandas에서 여러 열 데이터 유형을 효율적으로 변경하려면 어떻게 해야 합니까?

여러 열에 대한 Pandas의 열 유형 변경

DataFrame의 여러 열을 특정 유형으로 변환하려면 다음 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

사용 Pandas' to_numeric()

이 방법은 숫자가 아닌 숫자를 안전하게 변환할 수 있습니다. 문자열과 같은 유형을 적절하게 정수 또는 부동 소수점 숫자로 변환합니다. 예:

import pandas as pd

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

df = pd.DataFrame(table)

# Convert columns 2 and 3 to floats
df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].apply(pd.to_numeric)

Pandas의 astype() 사용

이 방법을 사용하면 지정된 dtype으로 명시적으로 변환할 수 있습니다. 예:

df[['Column2', 'Column3']] = df[['Column2', 'Column3']].astype(float)

변환 방법 개요

방법 선택은 특정 요구 사항과 데이터 구조에 따라 다릅니다.

to_numeric(): 숫자가 아닌 값을 숫자로 안정적으로 변환하는 데 이상적입니다. type.

astype(): 원하는 dtype으로 명시적이고 유연하게 변환합니다.

infer_objects(): pandas 0.21.0에 도입됨, 특히 객체 열을 보다 구체적인 열로 변환하기 위해 type.

convert_dtypes(): Pandas 버전 1.0 이상의 일부이며 Pandas의 NA 결측값을 지원하는 "최상의" 유형으로 열을 자동으로 변환합니다.

위 내용은 Pandas에서 여러 열 데이터 유형을 효율적으로 변경하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!