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Alterando o Tipo de Dados

Você já sabe como alterar o tipo de dado de string para número, por exemplo. Mas vamos examinar com mais atenção essa tarefa pequena, porém importante.

Vamos começar mudando o tipo de dado de string para datetime. Na maioria das vezes, você precisará disso para trabalhar com séries temporais. Você pode realizar essa operação utilizando o método .to_datetime():


python

Para converter uma string para um bool, use o método .map() na coluna cujos valores você deseja alterar:


python

Por exemplo, se você possui uma coluna de preços que apresenta valores como "$198,800" e deseja convertê-los em float, você deverá criar funções personalizadas de transformação:


              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)

Tarefa

Swipe to start coding

Leia o conjunto de dados sales_data_types.csv e altere o tipo de dado na coluna Active de str para bool.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 5

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Alterando o Tipo de Dados

Você já sabe como alterar o tipo de dado de string para número, por exemplo. Mas vamos examinar com mais atenção essa tarefa pequena, porém importante.


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Para converter uma string para um bool, use o método .map() na coluna cujos valores você deseja alterar:


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Por exemplo, se você possui uma coluna de preços que apresenta valores como "$198,800" e deseja convertê-los em float, você deverá criar funções personalizadas de transformação:


              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)

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