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

गणना की कुछ आवश्यकताओं को समायोजित करने के लिए कई बार हमें एक पांडा डेटा फ्रेम में एक या अधिक कॉलम के डेटा प्रकारों को परिवर्तित करने की आवश्यकता हो सकती है। पांडा में कुछ अंतर्निहित कार्य या विधियां उपलब्ध हैं जो इसे प्राप्त कर सकती हैं।

एस्टाइप का उपयोग करना()

एस्टाइप () विधि हम मौजूदा कॉलम या पांडा डेटा फ्रेम के सभी कॉलम में एक नया डेटा प्रकार लगा सकते हैं। नीचे दिए गए उदाहरण में हम सभी मौजूदा कॉलम को स्ट्रिंग डेटा टाइप में कनवर्ट करते हैं।

उदाहरण

import pandas as pd
#Sample dataframe
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]})
# Exisitng Data types
print(df.dtypes)
#Convert to string data type
df_str = df.astype(str)
# Verify the conversion
print("***After Conversion***")
print(df_str.dtypes)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

DayNo       int64
Name       object
Qty     float64
dtype: object
***After Conversion***
DayNo    object
Name     object
Qty     object
dtype: object

to_numeric() का उपयोग करना

हम to_numeric() का उपयोग करके उन संख्याओं को परिवर्तित कर सकते हैं, जिन्हें वर्तमान में डेटा फ़्रेम में स्ट्रिंग के रूप में चिह्नित किया गया है।

उदाहरण

import pandas as pd
# Example dataframe
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)
#Applying conversion
print("After Conversion:")
df_num = pd.to_numeric(df_str.DayNo)
print('DayNo:',df_num.dtypes)

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

आउटपुट

DayNo object
Name object
Qty object
dtype: object
After Conversion:
DayNo: int64

infer_objects का उपयोग करना ()

यह सॉफ्ट रूपांतरण की एक विधि है जहां हम डेटाफ़्रेम के कॉलम को परिवर्तित करते हैं जिसमें ऑब्जेक्ट डेटाटाइप अधिक विशिष्ट प्रकार में होता है।

उदाहरण

import pandas as pd
# Example dataframe
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)
#Applying conversion
print("After Conversion:")
df_new = df.infer_objects()
print(df_new.dtypes)

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

आउटपुट

DayNo    object
Qty      object
dtype:   object
After Conversion:
DayNo   int64
Qty    object
dtype: object