pandas to numeric
概要
- pandasの
to_numeric関数は文字列を数値に変換する関数 errors引数で変換できない場合の挙動を指定できるcoerce: 変換できない場合はNaNに変換ignore: 変換できない場合はそのままraise: 変換できない場合はエラーを発生
downcast引数でデータ型を指定でき、最小のデータ型に変換するのでメモリ効率が向上integer: 整数型に変換signed: 符号付き整数型に変換unsigned: 符号なし整数型に変換float: 浮動小数点型に変換object: オブジェクト型に変換
具体例
整数型に変換
import pandas as pd
# 数値の文字列を含むシリーズ
s = pd.Series(['1', '2', '3'])
numeric_s = pd.to_numeric(s)
print(numeric_s)
"""
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
"""
浮動小数点型に変換
import pandas as pd
s = pd.Series(['3.14', '2.718'])
# downcast='float' を指定すると、可能な場合は float32 に変換されます
numeric_s = pd.to_numeric(s, downcast='float')
print(numeric_s)
print(numeric_s.dtype) # 型が float32 なら、メモリ節約に寄与
"""
0 3.140
1 2.718
dtype: float32
float32
"""
ダウンキャスト
s = pd.Series(['1', '2', '3'])
numeric_s = pd.to_numeric(s, downcast='integer')
print(numeric_s.dtype) # 出力例: int8、最小の整数型に変換
変換できない場合の挙動
s = pd.Series(['1', '2', 'three'])
numeric_s = pd.to_numeric(s, errors='coerce')
print(numeric_s)
# 出力: [1.0, 2.0, NaN]