تحويل نوع العناصر في الأعمدة في pandas الي قيم عددية

في pandas يمكنك إستخدام الدالة to_numeric() لتحويل العناصر الى أرقام.

اذا قمنا بطباعة نوع العناصر التي قمت بانشاءها في مثالك السابق، ستجد أنها من النوع object

>>> s = pd.Series(["5", 6, "7", 8.0, "0.9"]) # mixed string and numeric values
>>> s
0      5
1      6
2      7
3    8.0
4    0.9
dtype: object

هنا أنت تريد تحويلها كلها الي قيم عددية، يمكنك أستخدام الكود التالي:

>>> pd.to_numeric(s) 
0    5.0
1    6.0
2    7.0
3    8.0
4    0.9
dtype: float64

لاحظ أن نوع العناصر أصبح float64 وهي قيمة عددية.

أفضل طريقة لتحويل عمود واحد أو أكثر من DataFrame إلى قيم رقمية هي استخدام دالة pandas.to_numeric().

ستحاول هذه الدالة تغيير الكائنات غير الرقمية (مثل السلاسل) إلى أعداد صحيحة أو أرقام فاصلة عائمة float حسب الاقتضاء.

الإدخال إلى to_numeric() يكون سلسلة أو عمود واحد من DataFrame.

>>> s = pd.Series(["8", 6, "7.5", 3, "0.9"]) # سلاسل نصية وقيم عددية
>>> s
0      8
1      6
2    7.5
3      3
4    0.9
dtype: object

>>> pd.to_numeric(s) # تحويل كل شيء الى قيم عشرية float
0    8.0
1    6.0
2    7.5
3    3.0
4    0.9
dtype: float64

كما ترى ، يتم إرجاع سلسلة جديدة. تذكر تخصيص هذا الإخراج لمتغير أو اسم عمود لمتابعة استخدامه:

# تحويل سلاسل
my_series = pd.to_numeric(my_series)

# تحويل العمود a لل DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric(df["a"])

يمكنك أيضًا استخدامه لتحويل عدة أعمدة من DataFrame عبر apply()الطريقة:

# تحويل كل أعمدة DataFrame
df = df.apply(pd.to_numeric) 

# تحويل العمودين a و b
df[["a", "b"]] = df[["a", "b"]].apply(pd.to_numeric)

طالما أنه يمكن تحويل جميع قيمك ، فمن المحتمل أن يكون هذا كل ما تحتاجه.

وايضاً لديك خيارات آخرى مثل

• astype()- تحويل (تقريبًا) أي نوع إلى (تقريبًا) أي نوع آخر (حتى لو لم يكن من المعقول القيام بذلك بالضرورة). يسمح لك أيضًا بالتحويل إلى أنواع فئوية (مفيدة جدًا).
• infer_objects() - طريقة مساعدة لتحويل أعمدة الكائن التي تحتوي على كائنات Python إلى نوع pandas إن أمكن.
• convert_dtypes()- تحويل أعمدة DataFrame إلى نوع dtype  الذي يدعم pd.NA أي كائن pandas للإشارة إلى قيمة مفقودة.

يمكنك استخدام الدالة astype للقيام بأي شيئ تريده:

import pandas as pd
s = pd.Series(["8", 6, "7.5", 3, "0.9"]) # خليط من الأرقام والحروف
s
"""
0      8
1      6
2    7.5
3      3
4    0.9
dtype: object
"""
s = s.astype('float32')
print(s.dtypes)
# float32
############################  أمثلة أخرى  ###############################
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
"""
df.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object
"""
df.astype('float64').dtypes
"""
col1    float64
col2    float64
dtype: object
"""
###############################################
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
"""
df.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object
"""
df.astype('float64').dtypes
"""
col1    float64
col2    float64
dtype: object
"""