Funzione Pandas DataFrame.astype()
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Sintassi di
pandas.DataFrame.astype(): -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.astype()per modificare il tipo di dati di una colonna -
Codici di esempio: metodo
DataFrame.astype()per modificare il tipo di dati di tutte le colonne del DataFrame -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.astype()per modificare il tipo di dati con eccezione
La funzione Python Pandas DataFrame.astype() cambia il tipo di dati degli oggetti in un tipo di dati specificato.
Sintassi di pandas.DataFrame.astype():
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors="raise")
Parametri
dtype |
Tipo di dati che vogliamo assegnare al nostro oggetto. |
copy |
Un parametro booleano. Restituisce una copia quando True. |
errors |
Controlla la generazione di eccezioni sui dati non validi per il tipo di dati fornito. Ha due opzioni. raise: consente di sollevare eccezioni. ignore: sopprime le eccezioni. Se esiste un errore, restituisce l’oggetto originale. |
Ritorno
Restituisce il DataFrame con i tipi di dati trasmessi.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.astype() per modificare il tipo di dati di una colonna
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype({'Attendance': 'int32'}).dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Produzione:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance int32
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
La funzione ha restituito il tipo di dati cast. Abbiamo usato la funzione dtypes() per mostrare i tipi di dati delle colonne del DataFrame.
Codici di esempio: metodo DataFrame.astype() per modificare il tipo di dati di tutte le colonne del DataFrame
Cercheremo di cambiare il tipo di dati del DataFrame dato.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype('object').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Produzione:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance object
Name object
Obtained Marks object
dtype: object
La funzione ha restituito il DataFrame modificato. Ha cambiato il tipo di dati di tutte le colonne in object.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.astype() per modificare il tipo di dati con eccezione
Ora imposteremo il tipo di dati object a int32. La funzione ignorerà l’eccezione poiché passeremo il parametro errors= 'ignore'.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype('int32', errors='ignore').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Produzione:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance int32
Name object
Obtained Marks int32
dtype: object
Notare che la funzione non ha sollevato eccezioni. Ha ignorato l’errore poiché stavamo trasmettendo l ‘object a int32. Semplicemente non ha cambiato il tipo di dati della colonna Name.