পান্ডাস ডেটাফ্রেমে এক বা একাধিক কলামের ডেটা টাইপ পরিবর্তন

এই টিউটোরিয়ালে আমরা এক বা একাধিক কলামের ডেটা টাইপ অন্য ডেটা টাইপে কনভার্ট করার পদ্ধতি শিখব। এতে আমরা DataFrame.astype() মেথড ব্যবহার করব।

কলাম এলিমেন্টের ডেটা টাইপ পরিবর্তন করতে পাইথন, পান্ডাস বা নামপাই-এর যেকোনো ডেটা টাইপ পাস করতে হবে। আমরা নির্বাচিত কলামের ডিকশনারিও দিয়ে নির্দিষ্ট কলামের ডেটা টাইপ পরিবর্তন করতে পারি। কোডসহ উদাহরণ দেখি।

উদাহরণ

# পান্ডাস লাইব্রেরি ইম্পোর্ট
import pandas as pd

# ডেটাফ্রেম তৈরি
data_frame = pd.DataFrame({'No': [1, 2, 3], 'Name': ['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'], 'Age': [25, 32, 21]})

# সব কলামের ডেটা টাইপ str-এ পরিবর্তন
data_frame = data_frame.astype(str)

# data_frame.dtypes মেথড দিয়ে ডেটা টাইপ চেক
print(data_frame.dtypes)

আউটপুট

সব কলামের ডেটা টাইপ str অবজেক্টে পরিবর্তন হয়েছে। উপরের প্রোগ্রাম চালালে নিচের ফলাফল পাওয়া যাবে:

No       object
Name     object
Age      object
dtype: object

এখন Age কলামের ডেটা টাইপ int- থেকে str-এ পরিবর্তন করার চেষ্টা করি। এর জন্য কলাম নাম এবং ডেজায়ারড ডেটা টাইপসহ একটি ডিকশনারি তৈরি করতে হবে।

উদাহরণ

# পান্ডাস লাইব্রেরি ইম্পোর্ট
import pandas as pd

# ডেটাফ্রেম তৈরি
data_frame = pd.DataFrame({'No': [1, 2, 3], 'Name': ['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'], 'Age': [25, 32, 21]})

# কলাম নাম ও ডেটা টাইপসহ ডিকশনারি তৈরি
data_types_dict = {'Age': str}

# astype মেথডে ডিকশনারি পাস করে Age কলামের ডেটা টাইপ str-এ পরিবর্তন
data_frame = data_frame.astype(data_types_dict)

# ডেটা টাইপ চেক
print(data_frame.dtypes)

আউটপুট

আউটপুট দেখলে শুধু Age কলামের ডেটা টাইপ int- থেকে str-এ পরিবর্তন হয়েছে। নিচের ফলাফলটি দেখুন:

No       int64
Name     object
Age      object
dtype: object

উপসংহার

টিউটোরিয়াল ফলো করতে কোনো সমস্যা হলে কমেন্ট সেকশনে জানাতে পারেন।