I panda convertono la colonna in int

“L'elaborazione e la valutazione dei dati sono rese disponibili dal pacchetto software Python noto come Panda. Un tipo di dati è un elemento di costruzione sottostante che i linguaggi del computer utilizzano per comprendere come salvare e modificare i dati. Quando viene creata una cornice di dati Panda con dati esterni, le colonne numeriche sono in genere designate come oggetti del tipo di dati anziché int o float, il che rende difficile eseguire calcoli numerici su di essi.

Ti mostreremo come convertire una colonna Pandas in un int in questo pezzo e discuteremo diversi metodi per ottenere l'output desiderato in questo pezzo di scrittura."

Esempio 1: converti la colonna Pandas in int utilizzando la funzione Pandas ASTYPE ()

Il primo approccio che utilizzeremo qui per convertire Pandas DataFrame in Int è l'utilizzo del metodo ASTYPE () dalla Biblioteca Pandas di Python. Potremmo fornire qualsiasi tipo di dati Python, Numpy o Pandas per modificare il tipo di colonne in un telaio di dati, oppure potremmo passare un dizionario con nomi di colonne come chiavi e tipo di dati come valori per modificare il tipo di colonne selezionate.

Qui, il metodo ASTYPE () ci consente di specificare il tipo di dati di cui abbiamo bisogno. È abbastanza adattabile in quanto potresti tentare di passare da un tipo a un altro.

La sintassi della funzione astype (), che consente il tipo di colonna di conversione in int, è la seguente.

Comprendiamo i parametri di questa funzione uno per uno.

Il primo parametro qui è "dType" che si riferisce al tipo di dati. L'intero oggetto Pandas potrebbe essere convertito nel tipo appropriato usando il tipo DType o Python. Al contrario, è possibile convertire un singolo o multiplo delle colonne in un frame di dati in un tipo particolare per quella colonna usando la sintassi "[Colmn: dType, ...]" in cui la colonna è il nome della colonna mentre dType è un NP.dtype o addirittura tipo pitone. Il secondo parametro è "copia". Ci vogliono valori booleani come input. Come impostazione predefinita, viene utilizzato vero. Il valore della copia deve essere vero per restituire una copia. L'ultimo parametro del metodo ASTYPE () è "Errore". Sia "sollevare" che "ignorano" sono possibili. Tuttavia, "sollevare" è l'impostazione predefinita per questo parametro.

Conversione di una singola colonna di un frame dati Panda in un metodo Int Utilizzo di ASTYPE ()

In questa illustrazione, cambieremo il tipo di dati di una singola colonna del frame dati in int. Diamo un'occhiata a come funziona.

Innanzitutto, importare la libreria Pandas nel file Python e quindi assegnare l'alias a PD per avvalersi delle funzionalità Panda. Se fatto con esso, abbiamo ora creato un oggetto DataFrame e chiamato un "frame", e lo abbiamo assegnato l'output di chiamare la funzione DataFrame, che viene utilizzato per generare un Frame Data Panda. Il PD.Viene invocata la funzione di dati dati inizializzata con tre colonne, "studente", "marchi" e "punti". Abbiamo assegnato la stessa lunghezza dei valori per ciascuna colonna del frame dati. La funzione print () viene utilizzata per stampare il frame dati Pandas.

Puoi vedere il frame dati con tre colonne nell'immagine qui sotto:

Una volta che il frame dati è stato creato correttamente, controlleremo quindi i tipi di dati per tutte le colonne.

Il tipo di dati del Frame dati Pandas può essere visualizzato utilizzando la proprietà "DTypes". Per invocare questa proprietà, scrivi il nome dell'oggetto dati che abbiamo creato sopra con ".proprietà dtype ”; Nel nostro esempio, è "Frame.dtypes ". Quindi controllerà i tipi di dati per il frame dati specificato. Dato che vogliamo visualizzare i tipi di dati, dobbiamo scrivere "frame.dtypes ”all'interno delle parentesi graffe della funzione print ().

La funzione print () con la proprietà dTypes ci otterrà i tipi di dati di tutte le colonne del frame dati "frame".

È possibile visualizzare l'immagine di output che mostra tre colonne, tutte con il tipo di dati "oggetto".

Impareremo ora a modificare il tipo di dati di dati convertendo il tipo di dati predefinito in int. Per ottenere il tipo di dati desiderato, dobbiamo utilizzare il metodo "ASTYPE ()". Tra le sue parentesi, forniamo il tipo di dati a cui vogliamo convertire il tipo di dati precedente. Qui eseguiremo la conversione del tipo di dati per una sola colonna.

La sintassi per utilizzare questo metodo è scrivere il nome dell'oggetto DataFrame con il nome della colonna all'interno dei lunghi parenti "[]". Metti l'operatore di assegnazione "=" quindi l'oggetto dati con lo stesso nome di colonna con ".La funzione ASTYPE () "e all'interno delle sue parentesi forniscono il tipo di dati richiesto. Come nell'istanza di cui sopra, abbiamo "frame [" segni "].astype (int) ". Ciò significa che vogliamo convertire il tipo di dati della colonna "Marks" da "oggetto" a "int". Infine, visualizzeremo il tipo di dati aggiornato per il frame dati "frame" utilizzando la proprietà "dtype" all'interno della funzione di stampa ().

Questo ci produce il seguente output:

Conversione di più di una colonna di un telaio dati Pandas in un metodo ASTYPE ()

Come abbiamo imparato a convertire la colonna singola di Panda di un frame dati in un int, ora avremo imparare a convertire la conversione del tipo di dati di più colonne in int.

Useremo lo stesso telaio di dati che abbiamo preparato nel primo esempio per questa istanza. Ai fini del controllo del tipo di dati del frame dati, viene utilizzata la proprietà DTypes. Nell'esempio precedente, abbiamo fornito una colonna che volevamo convertire in un int; Tuttavia, dove dovevamo modificare il tipo di dati di più di una colonna. Le colonne che abbiamo scelto di modificare il tipo di dati sono "marchi" e "punti".

Con l'oggetto DataFrame, abbiamo dato il nome di entrambe le colonne. E lo assegnò l'output di invocare la funzione "astype ()". Abbiamo impostato il tipo di dati su Int nel metodo ASTYPE (). Puoi scegliere anche 3 o più colonne secondo il tuo requisito per modificare il tipo di dati. Quando eseguiamo il metodo Print (), abbiamo fornito il nome dell'oggetto DataFrame con la proprietà DTYPE in modo che visualizzerà il nuovo tipo di dati delle colonne del "frame" di dati "Frame".

Il terminale mostra un output che contiene un telaio di dati, il tipo di dati iniziale ed effettivo di ciascuna colonna del frame dati, quindi visualizza il tipo di dati aggiornato delle colonne "segni" e "punti".

Esempio 2: converti la colonna Pandas in int utilizzando la funzione Pandas To_numeric ()

L'utilizzo della funzione Panda TO_numeric è una delle migliori tecniche per convertire singole o più colonne in un telaio di dati a valori numerici. Questo metodo tenterà di convertire stringhe o altri elementi non numerici in valori interi o floint flotting accettabili.

Vediamo la sua pratica implementazione.

Per la dimostrazione di questo metodo, abbiamo prima creato un dizionario "dati" che contiene tre stringhe, "nome", "punteggio" e "tentativo". Abbiamo impiegato i panda.Metodo DataFrame () per convertire questo detto in un frame dati e archiviare questo frame dati in un oggetto dati "Demo". Abbiamo quindi controllato il tipo di dati di questo Frame da dati mediante la proprietà dType nella funzione print (). Abbiamo scelto la colonna "punteggio" il cui tipo di dati vogliamo cambiare in int. Abbiamo quindi utilizzato la funzione Panda To_numeric () e all'interno delle sue parentesi, abbiamo fornito all'oggetto dati con il nome della colonna. Infine, l'istruzione di stampa con la proprietà DTYPE mostrerà il tipo di dati aggiornato di DataFrame.

Questa è l'immagine di output:

Conclusione

In questo articolo, abbiamo cercato di farti familiarità con il concetto di conversione del tipo di dati di un frame dati in int. Abbiamo utilizzato due funzioni di panda per detto scopo. Per il primo approccio, abbiamo implementato due codici pratici sullo strumento Spyder e per la seconda illustrazione. La pratica renderà i tuoi concetti forti e la tua conoscenza crescerà meglio.