Pandas｜文字列から数値への変換

Pythonによる文字列から数値への変換について

文字列から数値への変換は、データ分析の前処理によく使われるテクニックです。

実際のビジネスの現場では、Excel等に手入力したデータを使うこともあり、書式がバラバラだと集計に失敗することになります。データ分析は、まずデータの書式が統一されているかを事前に確認する必要があります。

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

今回紹介するデータ型の確認、および文字列から数値への変換方法です。

Pythonの大文字・小文字の変換に使用するサンプルデータ

この記事では以下のサンプルデータを使います。よろしければ、ダウンロードしてご利用ください。

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• 商品データ_1（’ data‘）

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また、GoogleColabへのサンプルデータ（Excelファイル）の読み込み方法については、以下の記事を参考にしてください。

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Pythonで文字列から数値（int型・float型）へ変換

それでは、文字列から数値（int型・float型）への変換方法を説明していきます。まずはExcelファイルを読み込んでください。

Excelファイル（data_1）の読み込み

Pandasを使ってExcelファイルを読み込みます。整数型、文字列型、浮動小数点型の３種類のデータ型が混ざっていることが分かります。

import pandas as pd
df_1=pd.read_excel("/content/data.xlsx")
df_1

1.pandasをインポート
2.変数（df_1）にExcelファイルから読み込んだデータフレームを代入
3.変数（df_1）を出力

データ型の確認

「dtype」を使ってデータ型を確認します。object型だということが分かります。

print(df_1['数値'].dtype)

1.「数値の列」のデータ型を出力

文字列・浮動小数点から整数への変換（object型→int型）

文字列・浮動小数点から整数（int型）に変換します。「数値_1」に変換後のデータが表示されています。

df_1['数値_1'] = df_1['数値'].astype(int)
df_1

1.変数（df_1[‘数値_1’])に、整数（int型）に変換したデータを代入
2.変数（df_1）を出力

データ型の確認

「dtype」を使ってデータ型を確認します。int型だということが分かります。

print(df_1['数値_1'].dtype)

1.データフレーム の数値の列のデータ型を出力

文字列・整数から浮動小数点への変換（object型→float型）

文字列・整数から浮動小数点（float型）に変換します。「数値_2」に変換後のデータが表示されています。

df_1['数値_2'] = df_1['数値'].astype(float)
df_1

1.変数（df_1[‘数値_2’])に、浮動小数点（float型）に変換したデータを代入
2.変数（df_1）を出力

データ型の確認

「dtypes」を使って全ての列のデータ型を確認します。「数値_2」はfloat型だということが分かります。

df_1.dtypes

1.データフレーム の全ての列のデータ型を出力

浮動小数点の第二位までの表示方法（round関数）

round関数を使って、浮動小数点の第二位までを表示します。「数値_3」に変換後のデータが表示されています。

df_1['数値_3']=df_1['数値_2'].round(2)
df_1

1. 変数（df_1[‘数値_3’])に、浮動小数点第二位までのデータを代入
2. 変数（df_1）を出力

データ型の確認

「dtypes」を使って全ての列のデータ型を確認します。「数値_3」はfloat型だということが分かります。

df_1.dtypes

1. データフレーム の全ての列のデータ型を出力

浮動小数点の第一位までの表示方法（round関数）

round関数を使って、浮動小数点の第一位までを表示します。「数値_4」に変換後のデータが表示されています。

df_1['数値_4']=df_1['数値_2'].round(1)
df_1

1. 変数（df_1[‘数値_4’])に、浮動小数点第一位までのデータを代入
2. 変数（df_1）を出力

データ型の確認

「dtypes」を使って全ての列のデータ型を確認します。「数値_4」はfloat型だということが分かります。

df_1.dtypes

1. データフレーム の全ての列のデータ型を出力

Pythonによる文字列から数値への変換まとめ

Pythonによる文字列から数値への変換方法について解説しました。

データ分析を行う前には、使用するデータの書式が統一されているかを事前に確認する必要があります。バラバラのデータで分析してしまうと、間違った結果を出すことになるからです。

今回ご紹介した「astype(int)」と「astype(float)」は、文字列を数値へ一括で変換できる便利なメソッドなので、参考にしてください。

最後まで読んでいただき、ありがとうございます。