パンダデータフレームの特定の列のデータ型を変更する

Question

複数の列を持つデータフレームを特定の列で並べ替える必要がありますが、まずタイプをobjectからintに変更する必要があります。どのように元の列の位置を維持しながらこの特定の列のデータ型を変更するには？

Answer 1

：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'colname':['7','3','9'], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        'F':[7,4,3]}) 

print (df) 
    A B D E F colname 
0 1 4 1 5 7  7 
1 2 5 3 3 4  3 
2 3 6 5 6 3  9 

print (df.colname.astype(int).sort_values()) 
1 3 
0 7 
2 9 
Name: colname, dtype: int32 

print (df.reindex(df.colname.astype(int).sort_values().index)) 
    A B D E F colname 
1 2 5 3 3 4  3 
0 1 4 1 5 7  7 
2 3 6 5 6 3  9 

print (df.reindex(df.colname.astype(int).sort_values().index).reset_index(drop=True)) 
    A B D E F colname 
0 2 5 3 3 4  3 
1 1 4 1 5 7  7 
2 3 6 5 6 3  9 

Noneか悪いデータはto_numericを使用しているため、最初のソリューションが動作しない場合：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'colname':['7','3','None'], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        'F':[7,4,3]}) 

print (df) 
    A B D E F colname 
0 1 4 1 5 7  7 
1 2 5 3 3 4  3 
2 3 6 5 6 3 None 

print (pd.to_numeric(df.colname, errors='coerce').sort_values()) 
1 3.0 
0 7.0 
2 NaN 
Name: colname, dtype: float64 

Answer 2

df['colname'] = df['colname'].astype(int)floatの値をint atleastに変更すると機能します。

あなたが astypeによって intにキャスト、 sort_valuesによってソート列で reindexを使用することができます