पांडा डेटाफ़्रेम में एक या अधिक स्तंभों के लिए डेटा प्रकार बदलें

इस ट्यूटोरियल में, हम एक या अधिक कॉलम डेटा टाइप को दूसरे डेटा टाइप में बदलने के बारे में जानेंगे। हम DataFrame.astype() method विधि का उपयोग करने जा रहे हैं विधि।

हमें पायथन, पांडा, या नम्पी . से कोई भी डेटा प्रकार पास करना होगा स्तंभ तत्व डेटा प्रकार बदलने के लिए। हम विशेष कॉलम तत्व डेटा प्रकारों को बदलने के लिए चयनित कॉलम का एक शब्दकोश भी दे सकते हैं। आइए कोड के साथ उदाहरण देखें।

उदाहरण

# पंडों की लाइब्रेरी को पीडी के रूप में आयात करना# एक DataFramedata_frame बनाना =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'आयु':[25, 32, 21]})# हम सभी स्तंभों के डेटा प्रकार को बदल देंगे strdata_frame =data_frame.astype(str)# data_frame.dtypes methodprint(data_frame.dtypes) 
आउटपुट
 

 सभी कॉलम डेटा प्रकार str ऑब्जेक्ट्स में बदल गए। यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
 
कोई वस्तु नहींनाम वस्तुआयु वस्तुdtype:वस्तु
 

 अब, आयु कॉलम के डेटा प्रकार को int से str में बदलने का प्रयास करते हैं। हमें कॉलम नाम और वांछित डेटा प्रकार निर्दिष्ट करने वाला एक शब्दकोश बनाना होगा।
 
उदाहरण
 
# पंडों की लाइब्रेरी को पीडी के रूप में आयात करना# एक DataFramedata_frame बनाना =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'आयु':[25, 32, 21]})# कॉलम नाम और डेटा के साथ एक शब्दकोश बनाना astype methoddata_frame =data_frame.astype(data_types_dict)# data_frame.dtypes methodprint(data_frame.dtypes)
 का उपयोग करके डेटा प्रकारों की जांच करना 
आउटपुट
 

 यदि आप आउटपुट देखते हैं, तो केवल आयु कॉलम डेटा प्रकार को int से str में बदल दिया जाता है। परिणाम नीचे देखें।
 
कोई int64Name वस्तुआयु वस्तुdtype:वस्तु
 
निष्कर्ष
 

 यदि आपको ट्यूटोरियल का अनुसरण करने में कोई कठिनाई आती है, तो टिप्पणी अनुभाग में उनका उल्लेख करें।