float/int型の列をfloat/int型の列をpandas型のデータフレームに変換する

Question

私はパンダのデータフレームをStataファイルとして保存したいと考えていましたが、int64またはfloat64型標準のPythonタイプintとfloatに変換されます。私はたくさんの検索をしてきましたが、解決策が見つからないため、私の問題に対する解決策は見つかりませんでした。

私のようなものを使用して試してみました：

import numpy as np 
def conversion(obj): 
    if isinstance(obj, np.generic): 
     return np.asscalar(obj) 

mergeddfnew["speech_main_wordspersentcount_wc"]=mergeddfnew["speech_main_wordspersentcount_wc"].apply(conversion) 

私もastypeを試してみました。列の型は常に同じです。

Answer 1

はIO section of the docsを参照してください：

Stataのデータファイルは、データ型のサポートが限られています。 244文字以下の文字列、int8、int16、int32、float32、およびfloat64は、.dtaファイルに格納できます。さらに、Stataは欠損データを表す特定の値を予約します。特定のデータ型に対して、Stataの許容範囲外にある欠損していない値をエクスポートすると、次の大きなサイズに変数が再入力されます。たとえば、int8の値はStataで-127〜100に制限されているため、100を超える値を持つ変数はint16への変換をトリガーします。浮動小数点データ型のn値は、基本的な欠落データ型（Stataの。）として格納されます。

はしかし、パンダは、これらの制限のいくつかを克服し、あなたのために変換するために最善しようとします：

Stataの作家優雅に鋳造することによりint64型、ブール値、UINT8、uint16の、UINT32など、他のデータ型を扱うデータを表すことができる最小のサポートされたタイプに変換します。たとえば、タイプがuint8のデータは、すべての値が100未満（Stataの欠落していないint8データの上限）の場合はint8にキャストされ、値がこの範囲外の場合は変数がキャストされますint16。

つまり、あなたの列はこれらの条件を満たしていないようです。

私はint32のようなDTAでサポートされている何か（それはint型だと仮定）に変換し、手動でしようとするだろう：

df["speech_main_wordspersentcount_wc"].astype(np.int32) 
df["speech_main_wordspersentcount_wc"] = df["speech_main_wordspersentcount_wc"].astype(np.int32)