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dataframe→panelにデータを移す際の型の不一致

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前提・実現したいこと

複数のdataframeをpanelを用いて整理したのですが、panelに整理した際に「型」が変わってしまいます。
dataframeでは列ごとにfloat64とint64の違うdataframeなのですが、panelに移した際、全てfloat64に変わってしまいます。
「型」直す方法、もしくは「型」を変えずにpanelに移す方法を教えてください。

プログラミングを学び始めて半年なので言葉がおかしいと思いますがご了承ください。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーはなし

該当のソースコード

sample_frame2012=pd.read_csv("sapporo_2012_select.csv", encoding="shift-jis")
sample_frame2013=pd.read_csv("sapporo_2013_select.csv", encoding="shift-jis")
sample_frame2014=pd.read_csv("sapporo_2014_select.csv", encoding="shift-jis")
sample_frame2015=pd.read_csv("sapporo_2015_select.csv", encoding="shift-jis")
sample_frame2016=pd.read_csv("sapporo_2016_select.csv", encoding="shift-jis")
sample_frame2017=pd.read_csv("sapporo_2017_select.csv", encoding="shift-jis")

Panel_frame = pd.Panel({'2012':sample_frame2012,'2013':sample_frame2013,'2014':sample_frame2014,'2015':sample_frame2015,'2016':sample_frame2016,'2017':sample_frame2017})

print(sample_frame2012.dtypes) #元データ
print(Panel_frame.ix[0].dtypes)


表示結果

年                           int64int64int64int64int64
平均風速(10分移動平均)             float64
気温                        float64
現地気圧                      float64
dtype: object
年                         float64float64float64float64float64
平均風速(10分移動平均)             float64
気温                        float64
現地気圧                      float64
dtype: object

試したこと

astypeで特定列だけint型に変更しようとしたのですが、うまくいきません。

Panel_frame.ix[0]['年']=Panel_frame.ix[0]['年'].astype(np.int64)
Panel_frame.ix[0]['月']=Panel_frame.ix[0]['月'].astype(np.int64)

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  • kyonji

    2019/10/15 14:11

    アドバイスありがとうございます。

    OSはwindows10 、python3、pandasはver0.22.0 です。
    astypeで特定列だけint型に変更しようとしたのですが、何も起こりませんでした。
    以下ソースコードと実行結果です。

    Panel_frame.ix[0]['年']=Panel_frame.ix[0]['年'].astype(np.int64)
    Panel_frame.ix[0]['月']=Panel_frame.ix[0]['月'].astype(np.int64)
    Panel_frame.ix[0]['日']=Panel_frame.ix[0]['日'].astype(np.int64)
    Panel_frame.ix[0]['時']=Panel_frame.ix[0]['時'].astype(np.int64)
    Panel_frame.ix[0]['分']=Panel_frame.ix[0]['分'].astype(np.int64)
    print(Panel_frame.ix[0].dtypes)

    年 float64
    月 float64
    日 float64
    時 float64
    分 float64
    平均風速(10分移動平均) float64
    気温 float64
    現地気圧 float64

    キャンセル

  • kyonji

    2019/10/15 14:16

    また、sample_frame2012だけ(同じ元データのDataFrame)でPanelを作成してみたのですが、すべての列の型float64になってしまいました。

    sample_frame2012=pd.read_csv("sapporo_2012_select.csv", encoding="shift-jis")
    Panel_frame = pd.Panel({'2012':sample_frame2012})
    print(Panel_frame.ix[0].dtypes)

    年 float64
    月 float64
    日 float64
    時 float64
    分 float64
    平均風速(10分移動平均) float64
    気温 float64
    現地気圧 float64

    キャンセル

  • 3265462164

    2019/10/16 08:48

    meg_と言う方は私に叩かれてから方針変えたようですね
    良い事です
    前はURL貼るだけの使えないアホでしたから()

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

astype()でnp.int64型に変換してみました。pfでdtypesを確認するとfloat64のままですが。

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'年':[2017,2018,2019],'月':[1,2,3],'気温':[10.5,8.3,14.2]})
df2 = pd.DataFrame({'年':[2017,2018,2019],'月':[1,2,3],'気温':[10.5,8.3,14.2]})

pf = pd.Panel({'a':df1,'b':df2}) #型はfloat64になっていた

pf['a']['年'] = pf['a']['年'].astype(np.int64)
pf['b']['年'] = pf['b']['年'].astype(np.int64)
print(pf['a']['年'])
#0    2017
#1    2018
#2    2019
#Name: 年, dtype: int64
print(pf['b']['年'])
#0    2017
#1    2018
#2    2019
#Name: 年, dtype: int64

print(pf.minor_xs('年').dtypes)
#a    float64
#b    float64
#dtype: object

どやらデータの中にintとfloatがある場合、DataFrame全体の型がfloatとなってしまうようです。(文字列がある場合はobject)

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  • 2019/10/16 00:14

    ありがとうございます!!
    各年度事にastypeを使用して、プログラムを回してみます。

    キャンセル

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