পান্ডাস ডেটাফ্রেমে এক বা একাধিক কলামের জন্য ডেটা টাইপ পরিবর্তন করুন

অনেক সময় গণনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা মিটমাট করার জন্য আমাদের একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে এক বা একাধিক কলামের ডেটা প্রকার রূপান্তর করতে হতে পারে। পান্ডায় কিছু অন্তর্নির্মিত ফাংশন বা পদ্ধতি উপলব্ধ রয়েছে যা এটি অর্জন করতে পারে।

astype() ব্যবহার করা

astype() পদ্ধতিতে আমরা একটি বিদ্যমান কলাম বা একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের সমস্ত কলামে একটি নতুন ডেটা টাইপ চাপিয়ে দিতে পারি। নীচের উদাহরণে আমরা বিদ্যমান সমস্ত কলামকে স্ট্রিং ডেটা টাইপে রূপান্তর করি।

উদাহরণ

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)

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

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

to_numeric() ব্যবহার করা

আমরা to_numeric() ব্যবহার করে বর্তমানে ডেটা ফ্রেমে স্ট্রিং হিসাবে চিহ্নিত সংখ্যাগুলিকে সংখ্যায় রূপান্তর করতে পারি।

উদাহরণ

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)

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

আউটপুট

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

infer_objects() ব্যবহার করা

এটি একটি নরম রূপান্তরের একটি পদ্ধতি যেখানে আমরা একটি ডেটাফ্রেমের কলামগুলিকে রূপান্তর করি যার একটি বস্তুর ডেটাটাইপ আরও নির্দিষ্ট টাইপের হয়৷

উদাহরণ

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)

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় -

আউটপুট

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