pandas データ型変換

Question

前提

pandasデータフレームを作成したが、データ型について教えて頂きたいです。
よろしくお願い致します。

実現したいこと

「番号2」object型なのに、グループに格納する際に文字列に変換する
必要があるのはどうしてなのかわからず、グループも本当は「1-1」としたいのに
「1-1.0」となってしまっている

該当のソースコード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    data={'番号1':[1,1,2,2,3,3,4]}
)
df['番号2'] = df['番号1'].shift().fillna('')
df.loc[df['番号2']!='', 'グループ'] = df['番号1'].astype(str) + '-' + df['番号2'].astype(str)

Answer 1

shiftの結果値のfloat型と、NaNを空文字列に置き換えたstr型が混在した列なのでobjectになっています。
０行目以外は数値ですので「グループ」列を作成するさいには、文字にする必要があります。
なお、以下のようにf-stringを使うと簡潔に記述できます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    data={'番号1':[1,1,2,2,3,3,4]}
)
df['番号2'] = df['番号1'].shift().fillna('')
print(df)
"""
   番号1  番号2
0    1
1    1  1.0
2    2  1.0
3    2  2.0
4    3  2.0
5    3  3.0
6    4  3.0
"""

filter = df['番号2']!=''
df.loc[filter,'グループ'] = df[filter].apply(lambda r: f'{r[0]}-{r[1]:.0f}', axis=1)
print(df)
"""
   番号1  番号2 グループ
0    1       NaN
1    1  1.0  1-1
2    2  1.0  2-1
3    2  2.0  2-2
4    3  2.0  3-2
5    3  3.0  3-3
6    4  3.0  4-3
"""

Comments

[tom57]

can110さん、いつも回答に説明まで入れていただきありがとうございます。
理解できました！
混在させてしまっているのですね。空白を入れて文字列になっていると
思ってしまいました。
書くたびにいつも詰まってしまっているので、基本を勉強します。
ありがとうございました。

Answer 2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    data={'番号1':[1,1,2,2,3,3,4]}
)

df['番号2'] = df['番号1'].shift(fill_value='')
df['グループ'] = np.where(df['番号2'].ne(''), df['番号1'].astype(str) + '-' + df['番号2'].astype(str), '')

print(df)

番号1	番号2	グループ
1
1	1	1-1
2	1	2-1
2	2	2-2
3	2	3-2
3	3	3-3
4	3	4-3

Comments

[tom57]

melianさん、いつも回答ありがとうございます。
書き方にいつも躓いているので、とても勉強になります。
ありがとうございました