複数のデータ型を持つPandasの列をキャスティングするにはどうすればいいですか？

Question

データ型が混在したID列があり、ピボットすると問題が発生します。私は浮動小数点型としていくつかのIDを持っているので、それらをint型にキャストしようとすると、文字列型にキャストしようとします。列全体をキャストすると、文字列をintにキャストするのは非論理的なので、文字列のサブセットはエラーをスローします。

また、データ型を変更する際に、列を反復処理することは悪い考えです。誰にもアイデアはありますか？

ID

1. のStr
2. のInt
3. フロート

文字列にそれらすべてをキャストしようとすると：ここ

は、視覚的な表現です。また、浮動小数点の '.0'の終わりがそこにないようにします。何か案は？

Answer 1

すべてのファイルから文字列として読み込まれた文字列を、あなたは整数で構成されて列を持っていると仮定すると浮く、と、あなたはこのようなものがあるでしょう：

s = pd.Series(['10', '20', '30.4', '40.7', 'text', 'more text', '50.0']) 

、その場合には、あなた文字列に整数（背面）に変換するための第2の機能次に、整数を浮動小数点数に変換する関数を適用することができる：ここ

import pandas as pd 

def print_type(x): 
    print(type(x)) 
    return x 

def to_int(x): 
    try: 
     # x is a float or an integer, and will be returned as an integer 
     return int(pd.to_numeric(x)) 
    except ValueError: 
     # x is a string 
     return x 

def to_str(x): 
    return str(x) 

s = pd.Series(['10', '20', '30.4', '40.7', 'text', 'more text', '50.0']) 

s2 = s.apply(to_int).apply(to_str) 

print("Series s:") 
print(s) 
print("\nSeries s2:") 
print(s2) 
print("\nData types of series s2:") 
print(s2.apply(print_type)) 

は最終的に、各数が変換された、ことを示し、出力されます整数の文字列バージョン：

Series s: 
0   10 
1   20 
2   30.4 
3   40.7 
4   text 
5 more text 
6   50.0 
dtype: object 

Series s2: 
0   10 
1   20 
2   30 
3   40 
4   text 
5 more text 
6   50 
dtype: object 

Data types of series s2: 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
<class 'str'> 
0   10 
1   20 
2   30 
3   40 
4   text 
5 more text 
6   50 
dtype: object 

これがあなたの後ろにあるかどうかはわかりませんが、もしそうでない場合は、どうやって始めたらよいかが分かります。これは、あなたが望むように文字列をフォーマットするよりもstrにキャストするために、パンダ0.19.2：