इस ट्यूटोरियल में, हम एक या अधिक कॉलम के डेटा प्रकार को दूसरे डेटा प्रकार में बदलने के बारे में जानने जा रहे हैं। हम DataFrame.astype() मेथड का उपयोग करने जा रहे हैं।
हमें Python, Pandas, या Numpy से किसी भी डेटा प्रकार को पास करना होगा ताकि कॉलम तत्वों के डेटा प्रकार बदल सकें। हम विशेष कॉलम तत्वों के डेटा प्रकार बदलने के लिए चयनित कॉलम का एक डिक्शनरी भी दे सकते हैं। आइए कोड के साथ उदाहरण देखें।
उदाहरण
# pandas लाइब्रेरी आयात करना
import pandas as pd
# एक DataFrame बनाना
data_frame = pd.DataFrame({'No': [1, 2, 3], 'Name': ['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'], 'Age': [25, 32, 21]})
# हम astype का उपयोग करके सभी कॉलम के डेटा प्रकार को str में बदलेंगे
data_frame = data_frame.astype(str)
# data_frame.dtypes मेथड का उपयोग करके डेटा प्रकारों की जांच करना
print(data_frame.dtypes)
आउटपुट
सभी कॉलम डेटा प्रकार str ऑब्जेक्ट में बदल गए। यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।
No object Name object Age object dtype: object
अब, आइए Age कॉलम के डेटा प्रकार को int से str में बदलने का प्रयास करें। हमें कॉलम नाम और वांछित डेटा प्रकार निर्दिष्ट करते हुए एक डिक्शनरी बनाना होगा।
उदाहरण
# pandas लाइब्रेरी आयात करना
import pandas as pd
# एक DataFrame बनाना
data_frame = pd.DataFrame({'No': [1, 2, 3], 'Name': ['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'], 'Age': [25, 32, 21]})
# कॉलम नाम और डेटा प्रकार के साथ एक डिक्शनरी बनाना
data_types_dict = {'Age': str}
# astype मेथड को डिक्शनरी देकर Age कॉलम के डेटा प्रकार को str में बदलना
data_frame = data_frame.astype(data_types_dict)
# data_frame.dtypes मेथड का उपयोग करके डेटा प्रकारों की जांच करना
print(data_frame.dtypes)
आउटपुट
यदि आप आउटपुट देखते हैं, तो केवल Age कॉलम डेटा प्रकार int से str में बदला गया है। नीचे परिणाम देखें।
No int64 Name object Age object dtype: object
निष्कर्ष
यदि आपको ट्यूटोरियल का पालन करने में कोई कठिनाई आती है, तो उन्हें कमेंट सेक्शन में बताएं।
