Hướng dẫn dùng numpy.astype python
|
Hàm DataFrame.astype () được sử dụng để ép kiểu dữ liệu cột (dtype) trong đối tượng gấu trúc, nó hỗ trợ String, flat, date, int, datetime bất kỳ kiểu dữ liệu nào khác được Numpy hỗ trợ. Điều này rất hữu ích khi bạn muốn truyền cột DataFrame từ kiểu dữ liệu này sang kiểu dữ liệu khác. Show Nội dung chính Show
Nội dung chính
Nội dung chính
pandas astype () Các điểm chính –
1. Cú pháp DataFrame.astype ()Sau đây là một cú pháp của DataFrame.astype(). Chức năng này có dtype, copyvà errors params. # astype() Syntax DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors="raise") Sau đây là các thông số của astype().
2. DataFrame.astype () – Truyền Tất cả các Cột Kiểu dữ liệu (dtype)Theo mặc định gấu trúc astype() cố gắng truyền tất cả các cột DataFrame thành được chỉ định numpy.dtype hoặc các kiểu Python (int, string, float, date, datetime). Nếu bất kỳ cột nào không thể truyền do dữ liệu hoặc nanô không hợp lệ, điều đó sẽ gây ra lỗi ‘ValueError: chữ không hợp lệ’ và không hoạt động. Ví dụ dưới đây minh họa truyền tất cả các kiểu dữ liệu cột.
import pandas as pd
import numpy as np
# Create DataFrame from Dictionary
technologies = {
'Fee' :["20000","25000","26000"],
'Discount':["1000","2300","1500"]
}
df = pd.DataFrame(technologies)
print(df.dtypes)
# Outputs
Fee object
Discount object
dtype: object
DataFrame.dtypes trả về tên Cột và kiểu cho tất cả các cột DataFrame. Lưu ý rằng DataFrame ở trên có các loại đối tượng cho tất cả các cột. Bây giờ, hãy truyền kiểu dữ liệu sang Số nguyên có dấu 64 bitbạn có thể dùng numpy.int64,numpy.int_, int64 hoặc int như tham số. Để truyền tới Số nguyên có dấu 32 bitsử dụng numpy.int32, int32.
# Cast all columns to int
df = df.astype(np.int64)
df = df.astype('int64')
df = df.astype('int')
print(df.dtypes)
# All gives the same output.
Fee int64
Discount int64
dtype: object
Lưu ý rằng nó đã cập nhật tất cả các cột với kiểu mới. Hãy truyền nó sang Chuỗi, bằng cách sử dụng numpy.str_ hoặc string.
# Cast all columns to string
df = df.astype('string')
print(df.dtypes)
# Outputs
Fee string
Discount string
dtype: object
Hãy truyền nó sang kiểu float bằng cách sử dụng numpy.float64, numpy.float_, float
# Cast all columns to float
df = df.astype('float')
print(df.dtypes)
# Outputs
Fee float
Discount flat
dtype: object
3. Thay đổi loại cột cụ thểBạn cũng có thể thay đổi loại cột cụ thể bằng cách sử dụng Series.astype()vì mỗi cột trên DataFrame là Chuỗi gấu trúc, tôi sẽ lấy cột từ DataFrame làm Chuỗi và sử dụng astype(). Trong ví dụ dưới đây df.Fee hoặc df[‘Fee’] trả về đối tượng Dòng.
# Cast specific column type
df.Fee = df.Fee.astype('int')
(or)
df.Fee = df['Fee'].astype('int')
print(df.dtypes)
# Outputs
Fee int64
Discount object
dtype: object
4. astype () – Truyền nhiều cột bằng cách sử dụng Dictdtype tham số của astype() cũng hỗ trợ Từ điển ở định dạng {col: dtype,…} trong đó col là nhãn cột và dtype là numpy.dtype hoặc kiểu Python (int, string, float, date, datetime) để ép một hoặc nhiều cột DataFrame.
import pandas as pd
import numpy as np
# Create DataFrame from Dictionary
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop"],
'Fee' :["20000","25000","26000"],
'Duration':['30day','40days','35days'],
'Discount':["1000","2300","1500"]
}
df = pd.DataFrame(technologies)
print(df.dtypes)
# Outputs
Courses object
Fee object
Duration object
Discount object
dtype: object
Bây giờ, bằng cách sử dụng gấu trúc DataFrame.astype()đúc Courses đến string, Fee đến int và Discount đến float.
df2 = df.astype({'Courses':'string','Fee':'int','Discount':'float'})
print(df2.dtypes)
# Outputs
Courses string
Fee int64
Duration object
Discount float64
dtype: object
5. astype () với lỗi tăng hoặc bỏ quaCuối cùng, hãy xem cách bạn có thể nâng cao hoặc bỏ qua lỗi trong khi truyền, để làm như vậy, bạn nên sử dụng errors tham số. Theo mặc định, nó sử dụng raise như một giá trị có nghĩa là tạo ra một ngoại lệ khi không thể truyền do dữ liệu không hợp lệ cho kiểu. Từ DataFrame của chúng tôi Courses có string dữ liệu, hãy truyền dữ liệu này tới int và hãy xem chuyện gì xảy ra.
# Raise error when unable to cast
df.Courses = df.Courses.astype('int')
# Outputs
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Spark'
Như bạn thấy, nó đã gây ra lỗi khi không thể truyền. Bây giờ chúng ta hãy loại bỏ ngoại lệ bằng cách sử dụng giá trị bỏ qua trên thông số lỗi. Với điều này, khi lỗi xảy ra, nó sẽ bỏ qua lỗi và trả về cùng một đối tượng mà không cần cập nhật.
# Ignore error when unable to cast
df.Courses = df.Courses.astype('int', errors="ignore")
print(df.dtypes)
# Outputs
Courses string
Fee int64
Duration object
Discount float64
dtype: object
Sự kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cú pháp của gấu trúc DataFrame.astype (), ví dụ về truyền toàn bộ DataFrame, cột cụ thể, nhiều cột thành kiểu numpy.dtype hoặc Python (int, string, float, date, datetime). Người giới thiệu |
