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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

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shunsuke1937

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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。

import pandas as pd

data={'コース':[1,2,3,4],
    '1':['後','1','3','5'],
    '2':['5','1','3','5'],
    '3':['5','1','後','5']}

frame = pd.DataFrame(data)
frame.set_index('コース',inplace=True)

#コース    1    2    3
#1    後    5    5
#2    1    1    1
#3    3    3    後
#4    5    5    5

frame.dtypes

#1    object
#2    object
#3    object
#dtype: object
frame.astype('float64')


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

+1

・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

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0

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

# 略
frame = frame.convert_objects(convert_numeric=True).fillna(-1).astype('float64')
print(frame.dtypes)
print(frame)
"""
1    float64
2    float64
3    float64
dtype: object
       1    2    3
コース
1   -1.0  5.0  5.0
2    1.0  1.0  1.0
3    3.0  3.0 -1.0
4    5.0  5.0  5.0
"""

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  • 2019/01/05 14:39

    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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