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pandasデータフレームの列のdtypeを割り当てる質問する

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pandasデータフレームの列のdtypeを割り当てる質問する

dtype複数の列の を設定したいpd.Dataframe(ファイルが に適していなかったため、手動でリストのリストに解析する必要があったファイルがありますpd.read_csv)

import pandas as pd
print pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']],
                   dtype={'x':'object','y':'int'},
                   columns=['x','y'])

私は

ValueError: entry not a 2- or 3- tuple

これらを設定する唯一の方法は、各列変数をループし、 で再キャストすることですastype。

dtypes = {'x':'object','y':'int'}
mydata = pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']],
                      columns=['x','y'])
for c in mydata.columns:
    mydata[c] = mydata[c].astype(dtypes[c])
print mydata['y'].dtype   #=> int64

もっと良い方法はあるでしょうか?

ベストアンサー1

0.17 以降では、明示的な変換を使用する必要があります。

pd.to_datetime, pd.to_timedelta and pd.to_numeric

(後述するように、「マジック」はなくなり、convert_objects0.17 では非推奨になりました)

df = pd.DataFrame({'x': {0: 'a', 1: 'b'}, 'y': {0: '1', 1: '2'}, 'z': {0: '2018-05-01', 1: '2018-05-02'}})

df.dtypes

x    object
y    object
z    object
dtype: object

df

   x  y           z
0  a  1  2018-05-01
1  b  2  2018-05-02

変換したい各列にこれらを適用できます。

df["y"] = pd.to_numeric(df["y"])
df["z"] = pd.to_datetime(df["z"])    
df

   x  y          z
0  a  1 2018-05-01
1  b  2 2018-05-02

df.dtypes

x            object
y             int64
z    datetime64[ns]
dtype: object

dtype が更新されたことを確認します。

pandas 0.12 - 0.16の古い/非推奨の回答：convert_objectsより良いdtypeを推論するには:

In [21]: df
Out[21]: 
   x  y
0  a  1
1  b  2

In [22]: df.dtypes
Out[22]: 
x    object
y    object
dtype: object

In [23]: df.convert_objects(convert_numeric=True)
Out[23]: 
   x  y
0  a  1
1  b  2

In [24]: df.convert_objects(convert_numeric=True).dtypes
Out[24]: 
x    object
y     int64
dtype: object

魔法！(廃止されるのは残念です。)

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