Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasでは、DataFrameのデータ型を変換するための便利なメソッドが提供されています。特に、文字列をfloat型に変換する場合は、astype()関数やpandas.to_numeric()関数を使用します。
astype()関数を使用する方法
まずは、astype()関数を使用した方法から見ていきましょう。以下のコードは、DataFrameの特定の列（ここでは’年’）をfloat型に変換しています。
import pandas as pd
Data = { '年':['2021','2020','2019','2018','2018'], '月日':['0101','0925','1204','0803','0527'] }
df = pd.DataFrame(Data)
df['年'] = df['年'].astype(float)
print(df)
print(df.dtypes)
このコードを実行すると、’年’列がobject型（文字列）からfloat型に変換されていることが確認できます。
pandas.to_numeric()関数を使用する方法
次に、pandas.to_numeric()関数を使用した方法を見ていきましょう。以下のコードは、DataFrameの特定の列（ここでは’月日’）をfloat型に変換しています。
import pandas as pd
Data = { '年':['2021','2020','2019','2018','2018'], '月日':['0101','0925','1204','0803','0527'] }
df = pd.DataFrame(Data)
df['月日'] = pd.to_numeric(df['月日'])
print(df)
print(df.dtypes)
このコードを実行すると、’月日’列がobject型（文字列）からint64型に変換されていることが確認できます。なお、pandas.to_numeric()関数を使用すると、デフォルトでint64型、もしくはfloat64型に変換されます。
以上、PythonのPandasライブラリを使用して、DataFrameの文字列をfloat型に変換する方法について説明しました。これらの関数を活用することで、データ分析の前処理を効率的に行うことができます。.