कई बार हमें गणना की कुछ जरूरतों को पूरा करने के लिए Pandas डेटा फ्रेम में एक या अधिक कॉलम के डेटा प्रकार को बदलने की आवश्यकता हो सकती है। Pandas में कुछ इनबिल्ट फ़ंक्शन या मेथड उपलब्ध हैं जो इसे प्राप्त कर सकते हैं।
astype() का उपयोग करना
astype() मेथड का उपयोग करके हम मौजूदा कॉलम या Pandas डेटा फ्रेम के सभी कॉलम पर एक नया डेटा प्रकार लागू कर सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरण में हम सभी मौजूदा कॉलम को स्ट्रिंग डेटा प्रकार में बदलते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd # नमूना डेटाफ्रेम df = pd.DataFrame({ 'DayNo': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 'Name': ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat'], 'Qty': [2.6, 5, 11.8, 2, 5.6, 0, 0.25]}) # मौजूदा डेटा प्रकार print(df.dtypes) # स्ट्रिंग डेटा प्रकार में बदलें df_str = df.astype(str) # रूपांतरण सत्यापित करें print("***रूपांतरण के बाद***") print(df_str.dtypes)आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
DayNo int64 Name object Qty float64 dtype: object ***रूपांतरण के बाद*** DayNo object Name object Qty object dtype: object
to_numeric() का उपयोग करना
हम डेटा फ्रेम में वर्तमान में स्ट्रिंग के रूप में चिह्नित संख्याओं को to_numeric() का उपयोग करके न्यूमेरिक में बदल सकते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd # उदाहरण डेटाफ्रेम df = pd.DataFrame({ 'DayNo': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 'Name': ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat'], 'Qty': [2.6, 5, 11.8, 2, 5.6, 0, 0.25]}) df_str = df.astype(str) print(df_str.dtypes) # रूपांतरण लागू करें print("रूपांतरण के बाद:") df_num = pd.to_numeric(df_str.DayNo) print('DayNo:', df_num.dtypes)उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
आउटपुट
DayNo object Name object Qty object dtype: object रूपांतरण के बाद: DayNo: int64
infer_objects() का उपयोग करना
यह एक सॉफ्ट रूपांतरण की विधि है जहां हम एक DataFrame के कॉलम को जिनका ऑब्जेक्ट डेटाटाइप है, अधिक विशिष्ट प्रकार में बदलते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd # उदाहरण डेटाफ्रेम df = pd.DataFrame({ 'DayNo': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], # 'Name': ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat'], 'Qty': ['2.6', '5', '11.8', '2', '5.6', '0', '0.25']}, dtype='object') print(df.dtypes) # रूपांतरण लागू करें print("रूपांतरण के बाद:") df_new = df.infer_objects() print(df_new.dtypes)उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
आउटपुट
DayNo object Qty object dtype: object रूपांतरण के बाद: DayNo int64 Qty object dtype: object
