Pandasでのデータ型変換とその操作

PandasはPythonのライブラリで、データ分析やデータ操作に広く使用されています。特に、データフレーム（DataFrame）という2次元のデータ構造を提供しており、それぞれの列が異なるデータ型を持つことができます。

Pandasのデータ型

Pandasのデータフレームでは、以下のようなデータ型が使用できます。

• object (文字列)
• int64 (整数)
• float64 (小数点を含む数値)
• bool (True/False)
• datetime64 (日付と時間)

データ型の確認

データフレームの各列のデータ型を確認するには、dtypes属性を使用します。

import pandas as pd

data = {
    "名前": ["太郎", "次郎", "三郎"],
    "身長": [180.0, 170.0, 160.0],
    "年齢": [30, 25, 20],
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.dtypes)

データ型の変換

データ型の変換にはastypeメソッドを使用します。このメソッドを使用すると、ほぼ任意の型から任意の型へ変換（キャスト）することができます。

# '年齢'列をfloat型に変換
df['年齢'] = df['年齢'].astype(float)
print(df.dtypes)

以上がPandasでのデータ型の確認と変換についての基本的な操作です。これらの知識を持つことで、データ分析の作業がよりスムーズに進むでしょう。.