Python – แปลง Data Type ทุกคอลัมน์ใน Pandas DataFrame ด้วย astype()

ภาพรวม

ใช้ astype() แปลงชนิดข้อมูลของทุกคอลัมน์ใน DataFrame พร้อมกัน โดยส่ง string dtype หรือ dict

ตัวอย่างโค้ด

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
    "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
})

print("DataFrame ...\n", dataFrame)
print("\nDataFrame Types ...\n", dataFrame.dtypes)

# แปลงทั้งหมดเป็น int32
print("\nCast all columns to int32...")
print("\nUpdated DataFrame Types ...\n", dataFrame.astype('int32').dtypes)

ผลลัพธ์

DataFrame ...
   Reg_Price  Units
0  7000.5057     90
1  1500.0000    120
2  5000.0000    100
3  8000.0000    150
4  9000.7577    200
5  6000.0000    130

DataFrame Types ...
Reg_Price    float64
Units          int64
dtype: object

Cast all columns to int32...
Updated DataFrame Types ...
Reg_Price    int32
Units        int32
dtype: object

คำเตือนสำคัญ

• Loss of precision: float64 -> int32 จะตัดทศนิยมทิ้ง (7000.5057 -> 7000)
• Overflow: ค่ามากเกิน int32 max (2,147,483,647) จะ error หรือ wrap around
• แปลง string -> numeric ใช้ pd.to_numeric() ดีกว่า

Best Practice

# แปลงคอลัมน์เฉพาะเจาะจง (ปลอดภัยกว่า)
df = df.astype({'Reg_Price': 'float32', 'Units': 'int32'})

# หรือแปลงคอลัมน์เดียว
df['Units'] = df['Units'].astype('int32')

# ใช้ convert_dtypes() แปลงอัตโนมัติให้เหมาะสม (Pandas 1.0+)
df = df.convert_dtypes()