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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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データフレーム中の一部のデータ型を変更する

shunsuke1937

総合スコア48

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2019/01/04 04:04

下記のようにデータフレームがあります。下記のデータフレーム中に'後'という文字列が混在しています。

python

1import pandas as pd 2 3data={'コース':[1,2,3,4], 4 '1':['後','1','3','5'], 5 '2':['5','1','3','5'], 6 '3':['5','1','後','5']} 7 8frame = pd.DataFrame(data) 9frame.set_index('コース',inplace=True) 10 11#コース 1 2 3 12#1 後 5 5 13#2 1 1 1 14#3 3 3 後 15#4 5 5 5 16 17frame.dtypes 18 19#1 object 20#2 object 21#3 object 22#dtype: object 23frame.astype('float64') 24

このデータフレームのデータ型を変更するために上記のようにastypeと示すと、
'後'という文字列があるため、'value Error'が返されてしまいます。
データフレームの一部のデータ型をfloat型へ変更できる文字列だけを
変更する方法はございますでしょうか?
ご教示のほどよろしくお願いいたします。

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回答2

0

・floatに変換できる文字列かどうか判断してから変換する
・例外を拾うようにして、例外でたらそこは無視する
いずれかでどうぞ

投稿2019/01/04 05:36

y_waiwai

総合スコア87774

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ベストアンサー

DataFrameでは値の型はセル単位ではなく列単位でしか変更できません。
列単位でセル値を見て、変換できる場合のみ数値に変更することもできますが手間です。
そこでpandas.DataFrame.convert_objectsを使うと、一括して数値型に変更できます。
変換できなかった値はNaNになるので、何か適当な値に埋めると後処理でも扱いやすくなるかと思います。
参考:pandasで例外を無視しつつObject(文字列)を数値に変換する

Python

1# 略 2frame = frame.convert_objects(convert_numeric=True).fillna(-1).astype('float64') 3print(frame.dtypes) 4print(frame) 5""" 61 float64 72 float64 83 float64 9dtype: object 10 1 2 3 11コース 121 -1.0 5.0 5.0 132 1.0 1.0 1.0 143 3.0 3.0 -1.0 154 5.0 5.0 5.0 16"""

投稿2019/01/04 08:53

can110

総合スコア38262

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shunsuke1937

2019/01/05 05:39

ご回答いただきありがとうございました。 参照するページを確認して解決することができました。
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