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python:数値以外の行を削除すると、整数が勝手に小数点表示されます...

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python_2019

score 65

以下のように、数値以外のデータが含まれる行をDropさせると、整数がなぜか小数点第一位表示されます。
元の整数表示にするにはどうすればよいでしょうか?

# データを表示する
df1_X = pd.read_excel('【Test_欠損あり.xlsx',sheet_name='base-index')
df1_X.head()

    id    col1    col2    col3    col4    
0    45    0    NaN    0    1    
1    129    0    1    0    0    
2    77    0    0    aaa    1    
3    40    0    1    1    1    
4    47    0    NaN    0    ssss    

以下、数値行以外を削除すると、上記の整数が小数点第一位まで表示されてしまいます。。

# 欠損行の削除

# 2列目(2columns)から1列ずつ、最後の列まで、すべての文字→NaNに変換する(1列目はインデックスなのでそのままにする)
for i in df1_X.columns[1:]:
    df1_X[i] = pd.to_numeric(df1_X[i], errors='coerce')

# 上記の「pd.to_numeric」で、文字→NaN に変換しているので、それを含む行を一括削除
df1_X=df1_X.dropna()
df1_X.head()


    id    col1    col2    col3    col4    
1    129    0.0    1.0    0.0    0.0
3    40    0.0    1.0    1.0    1.0
5    65    0.0    1.0    0.0    0.0
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  • tiitoi

    2020/06/30 15:12

    dropNA() する以前に to_numeric () した段階で各列の型は float になっていませんか?
    df1_X.dtypes で確認してみてください

    キャンセル

  • python_2019

    2020/06/30 15:46

    ご回答ありがとうございます。

    dropNA() する以前に to_numeric () した段階で各列の型は、全てint32となっておりました。

    この型を変更すればよいのでしょうか?

    キャンセル

  • python_2019

    2020/06/30 15:47

    すみません。
    間違っていました。
    float64になっていました。

    キャンセル

回答 1

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+1

pandas では、データに int と NaN (float) が混じっている場合はより広い型のほうに変換されます。(
ある範囲であれば、整数は float で正確に表せるので)
なので、to_numeric() で数値に変換した段階で型は float になっています。

NaN を消して、整数型にしたい場合、

  1. pandas.DataFrame.dropna() で NaN を含む行を削除
  2. pandas.DataFrame.convert_dtypes() で最適な型に変換
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({"A": [1, None, 2]})
print(df)

# NaN がある行を削除
df.dropna(inplace=True)

# 最適な型を推論
df = df.convert_dtypes()
print(df)

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  • 2020/06/30 17:12

    ありがとうございます。

    よくわかりました。

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