Pandas DataFrame.astype() Funktion
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Syntax von
pandas.DataFrame.astype(): -
Beispiel-Codes:
DataFrame.astype()Methode zum Ändern des Datentyps einer Spalte -
Beispiel-Codes: Methode
DataFrame.astype()zum Ändern des Datentyps aller Spalten des DataFrame -
Beispiel-Codes: Methode
DataFrame.astype()zum Ändern des Datentyps mit Ausnahme
Die Python Pandas DataFrame.astype() Funktion ändert den Datentyp der Objekte auf einen angegebenen Datentyp.
Syntax von pandas.DataFrame.astype():
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors="raise")
Parameter
dtype |
Datentyp, den wir unserem Objekt zuweisen wollen. |
copy |
Ein boolescher Parameter. Er gibt eine Kopie zurück, wenn True. |
errors |
Er steuert das Auslösen von Exceptions bei ungültigen Daten für den angegebenen Datentyp. Er hat zwei Optionen. raise: erlaubt, dass Ausnahmen ausgelöst werden. ignore: unterdrückt Ausnahmen. Wenn ein Fehler vorliegt, wird das ursprüngliche Objekt zurückgegeben. |
Zurück
Es gibt den DataFrame mit den gecasteten Datentypen zurück.
Beispiel-Codes: DataFrame.astype() Methode zum Ändern des Datentyps einer Spalte
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype({'Attendance': 'int32'}).dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance int32
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
Die Funktion hat den gecasteten Datentyp zurückgegeben. Wir haben die Funktion dtypes() verwendet, um die Datentypen der Spalten des DataFrame anzuzeigen.
Beispiel-Codes: Methode DataFrame.astype() zum Ändern des Datentyps aller Spalten des DataFrame
Wir wollen versuchen, den Datentyp des angegebenen DataFrame zu ändern.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype('object').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance object
Name object
Obtained Marks object
dtype: object
Die Funktion hat den geänderten DataFrame zurückgegeben. Sie hat den Datentyp aller Spalten auf Objekt geändert.
Beispiel-Codes: Methode DataFrame.astype() zum Ändern des Datentyps mit Ausnahme
Jetzt werden wir den Datentyp object auf int32 setzen. Die Funktion ignoriert die Ausnahme, da wir den Parameter errors= 'ignore' übergeben.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe.dtypes)
dataframe1 = dataframe.astype('int32', errors='ignore').dtypes
print("The Modified Data Types of the Data frame are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data Types of the Data frame are:
Attendance int64
Name object
Obtained Marks int64
dtype: object
The Modified Data Types of the Data frame are:
Attendance int32
Name object
Obtained Marks int32
dtype: object
Beachten Sie, dass die Funktion keine Ausnahmen ausgelöst hat. Sie hat den Fehler ignoriert, da wir das object in int32 gecastet haben. Sie hat lediglich den Datentyp der Spalte Name nicht geändert.