Tipo de columna de pandas a la cadena

Al final de este tutorial, comprenderá cómo usar la función Astype () en Pandas. Esta función le permite lanzar un objeto a un tipo de datos específico.

Vamos a explorar.

Sintaxis de funciones

La sintaxis de la función es como se ilustra a continuación:

Marco de datos.Astype (dtype, copy = true, errores = 'asumir')

Los parámetros de la función son como se muestra:

1. dtype: especifica el tipo de datos de destino al que se emite el objeto pandas. También puede proporcionar un diccionario con el tipo de datos de cada columna de destino.
2. Copiar: especifica si la operación se realiza en el lugar, yo.mi., afecta el marcador de datos original o la creación de una copia.
3. errores: establece los errores en 'elevar' o 'ignorar.'

Valor de retorno

La función devuelve un marco de datos con el objeto especificado convertido al tipo de datos de destino.

Ejemplo

Eche un vistazo al código de ejemplo que se muestra a continuación:

# Pandas de importación
importar pandas como PD
DF = PD.Marco de datos(
'Col1': [10,20,30,40,50],
'Col2': [60,70,80,90,100],
'Col3': [110,120,130,140,150],
índice = [1,2,3,4,5]
)
df

Convertir int para flotar

Para convertir el 'Col1' en valores de punto flotante, podemos hacer:

df.COL1.Astype ('float64', copy = true)

El código anterior debe convertir 'Col1' en flotadores como se muestra en la salida a continuación:

Convertir a múltiples tipos

También podemos convertir múltiples columnas en diferentes tipos de datos. Por ejemplo, convertimos 'Col1' a Float64 y 'COL2' a Cadena en el código a continuación.

imprimir (f "antes: df.dtypes \ n ")
DF = DF.astype (
'Col1': 'Float64',
'col2': 'cadena'
)
imprimir (f "después: df.dtypes ")

En el código anterior, pasamos la columna y el tipo de datos de destino como diccionario.

Los tipos resultantes son como se muestra:

Convertir DataFrame en cadena

Para convertir todo el marcado de datos al tipo de cadena, podemos hacer lo siguiente:

df.AplicarMap (STR)

Lo anterior debe colocar todo el marco de datos en tipos de cadenas.

Conclusión

En este artículo, cubrimos cómo convertir una columna de pandas de un tipo de datos a otro. También cubrimos cómo convertir un marcado de datos completo en el tipo de cadena.

Codificación feliz!!