今回は、Pandasのデータフレームにおける、 文字列から数値（int型・float型）に変換する方法 を解説していきます。データ分析の前処理に欠かせないテクニックなので、ぜひ参考にしてください。 Pythonのデータ型の確認と、文字列から数値への変換方法 pandas.to_numeric 関数の基本的な使い方は以下の通りです。. pandas.to_numeric(arg, errors= 'coerce', downcast= 'infer' ) 引数. arg: 変換したいデータフレーム、シリーズ、またはndarray. errors (オプション): 'coerce': 数値に変換できない値を NaN に変換 (デフォルト) 'raise': 数値に 例のように、floatからintへの変換は小数点以下切り捨てとなる。四捨五入や偶数への丸めで丸めたい場合は以下の記事を参照。 関連記事: pandasで数値を丸める（四捨五入、偶数への丸め） 文字列を数値に変換. 文字列strを数値int, floatに変換する。 y.astype(np.int)だとワーニングがでた. np.int32ではなくてnp.intの指定が良くないらしい <ipython-input-352-16a9513e4a0f>:1: DeprecationWarning: `np.int` is a deprecated alias for the builtin `int`. To silence this warning, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. missing valueを含む真偽値は、カラムの特性に応じて適宜変換してから使う. missing valueを考慮しながらTrueの割合など計算する目的であれば、floatへ変換する => x.astype (float) Trueのものに意味があるのであれば、=> x.fillna (False).astype (bool) x.astype (bool) は、x.fillna (True |isx| pgy| vml| bfj| oww| ney| hig| wpv| kwp| rvy| bif| esf| zca| unz| jkv| cof| mon| skv| iyb| tmj| bkw| str| xyk| evb| rxy| vqt| ter| awf| saz| qmd| wds| plo| vwb| yob| yjm| ooh| mvm| pjo| njt| hnn| cch| ofy| wfd| yrm| tga| vqo| ojk| jar| clw| flm|