質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

1回答

3975閲覧

Pandas bytes型にする方法

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2019/05/30 10:37

Pandasのデータフレーム型において、全てのデータをbytes型にしたいです。

以下を参考にして頂ければ幸いです。

イメージ説明
イメージ説明

問題は、こちらです。
以下のようになっており、
イメージ説明
イメージ説明
イメージ説明

上記のdateframe型を使用していない場合と、使用している場合とを対応付けたいのですが、どうすれば良いですか?
教えて頂ければ幸いです。
よろしくお願いします。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

今ひとつ何がやりたいのかを理解できていないのですが、
上の変換と対応をとりたいというのであれば、上の変換と同様の変換を関数(or lambda)にして、列ごとに Series.apply()などで変換をかけるとよいのではないでしょうか。

Python

1import pandas as pd 2 3version_conv = lambda d:d.to_bytes(4, 'little') 4nonce_conv = lambda d:d.to_bytes(4, 'little') 5hash_conv = lambda d:int(d,16).to_bytes(32,'little') 6#(省略) 7 8 9df['バージョン'] = df['バージョン'].map(version_conv) 10df['ノンス'] = df['ノンス'].apply(nonce_conv) 11df['ハッシュ'] = df['ハッシュ'].apply(hash_conv) 12#(省略)

投稿2019/05/30 12:40

編集2019/05/30 12:41
magichan

総合スコア15898

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/05/31 05:45

質問の意図が分かりにくくてすいません。 やりたいことはその通りなのですが、 AttributeError: 'str' object has no attribute 'to_bytes' とeroorが発生してしまいます。
magichan

2019/05/31 06:19

なるほど、"バージョン"列はObject型(文字列)なのですね。 であればバージョンの変換は lambda d:int(d,16).to_bytes(4, 'little') とする必要がありそうです
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/05/31 06:24

ご丁寧にありがとうございました。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問