ในบทช่วยสอนนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการแปลงประเภทข้อมูลคอลัมน์หนึ่งคอลัมน์ขึ้นไปเป็นประเภทข้อมูลอื่น เราจะใช้วิธี DataFrame.astype() วิธีการ
เราต้องส่งข้อมูลประเภทใดจาก Python, Pandas หรือ Numpy เพื่อเปลี่ยนชนิดข้อมูลองค์ประกอบคอลัมน์ นอกจากนี้เรายังสามารถให้พจนานุกรมของคอลัมน์ที่เลือกเพื่อเปลี่ยนประเภทข้อมูลองค์ประกอบของคอลัมน์โดยเฉพาะได้ มาดูตัวอย่างพร้อมโค้ดกันเลย
ตัวอย่าง
# กำลังนำเข้าแพนด้าไลบรารี่นำเข้าแพนด้าเป็น pd# การสร้าง DataFramedata_frame =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'Age':[25, 32, 21]})# เราจะเปลี่ยนประเภทข้อมูลของคอลัมน์ทั้งหมดเป็น strdata_frame =data_frame.astype(str)# ตรวจสอบประเภทข้อมูลโดยใช้ data_frame.dtypes methodprint(data_frame.dtypes) ผลลัพธ์
ชนิดข้อมูลคอลัมน์ทั้งหมดเปลี่ยนเป็นวัตถุ str หากคุณเรียกใช้โปรแกรมข้างต้น คุณจะได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
No objectName objectAge objectdtype:object
ทีนี้ มาลองเปลี่ยนประเภทข้อมูลของคอลัมน์ Age จาก int เป็น str เราต้องสร้างพจนานุกรมโดยระบุชื่อคอลัมน์และประเภทข้อมูลที่ต้องการ
ตัวอย่าง
# กำลังนำเข้าแพนด้าไลบรารี่นำเข้าแพนด้าเป็น pd# การสร้าง DataFramedata_frame =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'Age':[25, 32, 21]})# การสร้างพจนานุกรมที่มีชื่อคอลัมน์และข้อมูล typedata_types_dict ={'Age':str}# เราจะเปลี่ยนประเภทข้อมูลของคอลัมน์ Age เป็น str โดยให้ dict แก่ astype methoddata_frame =data_frame.astype(data_types_dict)# ตรวจสอบประเภทข้อมูลโดยใช้ data_frame.dtypes methodprint(data_frame.dtypes) ผลลัพธ์
หากคุณเห็นผลลัพธ์เฉพาะ อายุ ชนิดข้อมูลคอลัมน์เปลี่ยนจาก int เป็น str ดูผลลัพธ์ด้านล่าง
ไม่มี int64Name objectAge objectdtype:วัตถุ
บทสรุป
หากคุณประสบปัญหาในการทำตามบทช่วยสอน โปรดพูดถึงในส่วนความคิดเห็น
