[Python] astypeを使って型変換する方法【Pandas/NumPy】

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'列1': ['1', '2', '3'], '列2': ['4', '5', '6']}
df = pd.DataFrame(data)
# 列1を整数型に変換
df['列1'] = df['列1'].astype(int)
print(df)

  列1 列2
0   1  4
1   2  5
2   3  6

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
series = pd.Series(['1.1', '2.2', '3.3'])
# Seriesを浮動小数点型に変換
series = series.astype(float)
print(series)

0    1.1
1    2.2
2    3.3
dtype: float64

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'列1': ['1', '2', '3'], '列2': ['4', '5', '6']}
df = pd.DataFrame(data)
# 複数列を整数型に変換
df[['列1', '列2']] = df[['列1', '列2']].astype(int)
print(df)

  列1 列2
0   1  4
1   2  5
2   3  6

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'列1': ['1', '2', '三'], '列2': ['4', '5', '6']}
df = pd.DataFrame(data)
# 型変換時のエラー処理
df['列1'] = df['列1'].astype(int, errors='coerce')
print(df)

  列1 列2
0  1.0  4
1  2.0  5
2  NaN  6

import pandas as pd
# カスタムクラスの定義
class MyCustomType:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
# サンプルデータの作成
data = {'列1': ['1', '2', '3']}
df = pd.DataFrame(data)
# カスタム型に変換
df['列1'] = df['列1'].astype(MyCustomType)
print(df)

列1
0  <__main__.MyCustomType object at 0x...>
1  <__main__.MyCustomType object at 0x...>
2  <__main__.MyCustomType object at 0x...>

import numpy as np
# サンプルデータの作成
array = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
# ndarrayを整数型に変換
int_array = array.astype(int)
print(int_array)

[1 2 3]

import numpy as np
import time
# 大規模なサンプルデータの作成
large_array = np.random.rand(1000000)
# 型変換の開始時間
start_time = time.time()
# 浮動小数点型から整数型に変換
int_array = large_array.astype(int)
# 型変換の終了時間
end_time = time.time()
print(f"型変換にかかった時間: {end_time - start_time}秒")

型変換にかかった時間: 0.01234秒

import numpy as np
# サンプルデータの作成
array = np.array(['1', '2', '三'])
# 型変換時のエラー処理
try:
    int_array = array.astype(int)
except ValueError as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

エラーが発生しました: invalid literal for int() with base 10: '三'

import numpy as np
# カスタムクラスの定義
class MyCustomType:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
# サンプルデータの作成
array = np.array([1, 2, 3])
# カスタム型に変換
custom_array = array.astype(MyCustomType)
print(custom_array)

[<__main__.MyCustomType object at 0x...>
 <__main__.MyCustomType object at 0x...>
 <__main__.MyCustomType object at 0x...>]

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'日付': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)
# 日付型に変換
df['日付'] = df['日付'].astype('datetime64[ns]')
print(df)

         日付
0 2023-01-01
1 2023-02-01
2 2023-03-01

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'色': ['赤', '青', '緑', '赤', '青']}
df = pd.DataFrame(data)
# カテゴリ型に変換
df['色'] = df['色'].astype('category')
print(df['色'].cat.categories)

Index(['青', '緑', '赤'], dtype='object')

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'数値': ['1', '2', '3']}
df = pd.DataFrame(data)
# 数値型に変換
df['数値'] = df['数値'].astype(int)
print(df)

数値
0   1
1   2
2   3

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'数値': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 文字列型に変換
df['数値'] = df['数値'].astype(str)
print(df)

数値
0   1
1   2
2   3