学ぶ Changing the Data Type | Brief Introduction

セクション 1. 章 5

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You already know how to change the data type from string to number, for example. But let's take a closer look at this small but important task.

Let's start by changing the data type from string to datetime. Most often, you will need this to work with time series. You can perform this operation using the .to_datetime() method:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y%m%d')

To convert a string to a bool - use the .map() method on the column whose values you want to change:

df['C1'] = df['C1'].map({'yes': True, 'no': False})

For example, if you have a price column that looks like "$198,800" and you want to turn it into a float - you should create custom transformation functions:


              12345678910111213
            
import pandas as pd
import re

# Create simple dataset
df = pd.DataFrame(data={'Price':['$4,122.94', '$1,002.3']})

# Create a custom function to transform data
# x - value from column
def price2int(x):
  return float(re.sub(r'[\$\,]', '', x))

# Use custom transformation on a column
df['Price'] = df['Price'].apply(price2int)

タスク

スワイプしてコーディングを開始

Read the sales_data_types.csv dataset and change the data type in the Active column from str to bool.

解答

実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行する

すべて明確でしたか？

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