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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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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pandas: merge, concatでデータ結合した際に、数値がInt型からfloat型になってしまう

john_doe_

総合スコア354

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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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/05/10 17:26

pandasを利用してデータフレームを結合した時に、数値がfloat型になってしまいます。

data1 = { "id":["100", "101", "102", "103", "104"], "birth_day":[1990, 1989, 1992, 1997, 1982], "name":["Suguru", "Kouichi", "Satochi", "Yukie", "Akari"] } df1 = DataFrame(data1) data2 = { "id":["100", "101", "102", "105", "107"], "math":[50, 43, 33, 76, 98], "english":[90, 30, 20, 50, 30], "sex":["M", "F", "F", "M", "M"], } df2 = DataFrame(data2) df3 = pd.concat([df1, df2],ignore_index=True) print(df3)

下記のように数値がfloat型になってしまいます。
イメージ説明

Int型を保持したまま結合させることにはどのようにしたら良いのでしょうか?
もしくは、再度Int型に戻すにはどのようにしたら良いでしょうか?

下記を試してみましたがNaNが含まれているためか変換できませんでした。。。
df3.assign(birth_day = df3.birth_day.astype(np.int64))

大変稚拙な質問かとは存じますが、ご教示いただけましたら幸甚でございます。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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原因はこちらに詳しく乗っていますが、NANがもともとnumpyでfloat型(浮動小数点型)になっているためです。なので、concatやmergeされてもNANが存在している関係でfloat型が優先されてしまいます。

https://blog.amedama.jp/entry/2018/05/12/175309

対策ですが、結合した後にDataFrame.fillna()を使ってNANを何らかの数値に変えてからastypeでint型にすれば問題ないです。

投稿2020/05/10 17:37

bamboo-nova

総合スコア1408

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john_doe_

2020/05/10 18:20

ご親切に早速ご教示いただきましてありがとうございます。 やはり、NaNに起因している問題なのですね。。。
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