Pandasで変換!(全角半角、列ごとに数値と文字列の型変換) ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

PandasはPythonのデータ分析ライブラリであり、データ変換はデータ分析の前提となる重要なステップです。この記事では、Pandasを使用してデータの変換を行う方法について解説します。

全角から半角へ、または半角から全角への変換方法

文字列の変換には、全角から半角への変換や半角から全角への変換があります。ここではmojimojiライブラリを使用して変換をしています。

まず、mojimojiライブラリをインストールします。

pip install mojimoji

半角から全角への変換へ変換します。

# 半角から全角への変換
import pandas as pd
import mojimoji

# DataFrameの作成
data = {'col1': ['abc', 'def', 'ghi'],
        'col2': ['jkl', 'mno', 'pqr']}
df = pd.DataFrame(data)

# 全角に変換する関数
def to_full_width(text):
    return mojimoji.han_to_zen(text)

# DataFrameの要素を全角に変換
df = df.applymap(to_full_width)

# 結果の表示
print(df)

全角から半角への変換へ変換します。

# 全角から半角への変換
import pandas as pd
import mojimoji

# DataFrameの作成
data = {'col1': ['ＡＢＣ', 'ＤＥＦ', 'ＧＨＩ'],
        'col2': ['ＪＫＬ', 'ＭＮＯ', 'ＰＱＲ']}
df = pd.DataFrame(data)

# 半角に変換する関数
def to_half_width(text):
    return mojimoji.zen_to_han(text)

# DataFrameの要素を半角に変換
df = df.applymap(to_half_width)

# 結果の表示
print(df)

Pandasでの文字列変換テクニック

Pandasでは、文字列の変換に便利なメソッドが提供されています。例えば、文字列の置換や正規表現を使用したパターンマッチングなどがあります。以下の例を参考にしてください。

# 文字列の置換
df['text'] = df['text'].str.replace('A', 'X')
# 正規表現を使用したパターンマッチング
df['text'] = df['text'].str.replace(r'\d+', 'NUM', regex=True)
print(df)

Pandasでの数値と文字列の型変換方法

データ分析では、数値データと文字列データの型を適切に変換することが重要です。Pandasでは、astypeメソッドを使用して型変換を行うことができます。以下の例を参考にしてください。

# 数値から文字列への型変換
df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(str)
# 文字列から数値への型変換
df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(float)
print(df)

列ごとの型変換方法とその注意点

データフレームの列ごとに型変換を行う場合、注意が必要です。特に、欠損値が含まれる列や文字列と数値が混在する列の変換には注意が必要です。以下の例を参考にしてください。

# 欠損値が含まれる列の型変換
df['column_with_nan'] = df['column_with_nan'].astype(float)
# 文字列と数値が混在する列の型変換
df['mixed_column'] = pd.to_numeric(df['mixed_column'], errors='coerce')
print(df)

データ変換でよく遭遇する問題とその解決法

データ変換の過程でよく遭遇する問題とその解決法をいくつか紹介します。

1. 欠損値の処理

データに欠損値が含まれている場合、適切な処理が必要です。Pandasでは、fillnaメソッドを使用して欠損値を特定の値で埋めることができます。

# 欠損値を0で埋める
df.fillna(0, inplace=True)
# 欠損値を平均値で埋める
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
print(df)

2. データの正規化

データの正規化は、データの範囲を統一するために行われます。Pandasでは、min-maxスケーリングやZスコア標準化などの正規化手法を使用することができます。

# min-maxスケーリング
df['numeric_column'] = (df['numeric_column'] - df['numeric_column'].min()) / (df['numeric_column'].max() - df['numeric_column'].min())
# Zスコア標準化
df['numeric_column'] = (df['numeric_column'] - df['numeric_column'].mean()) / df['numeric_column'].std()
print(df)