Pandasで小数点を削除する方法：データ整形のコツを伝授！

今回は、Pandasを使ってデータの小数点を削除する方法について解説します。データ整形は、データ分析の前段階であり、正確な結果を得るために欠かせない作業です。ぜひ、この記事を参考にして、スムーズなデータ整形を行ってください。

はじめに

Pandasは、データ分析に欠かせないライブラリの一つです。Pandasを使えば、データの読み込みから整形、集計、可視化まで、多様な処理が可能です。Pandasには、データ型を変換するための関数や、欠損値を処理するための関数など、便利な関数が多数用意されています。

Pandasの基本的な使い方とデータの読み込み

Pandasを使う前に、まずは基本的な使い方とデータの読み込み方法について解説します。

まずは、Pandasをインポートしましょう。

import pandas as pd

次に、CSVファイルを読み込んで、データフレームを作成します。

df = pd.read_csv('data.csv')

これで、CSVファイルからデータを読み込み、データフレームを作成することができました。データフレームとは、行と列で構成された表形式のデータのことです。以下の例では、3つの列からなるデータフレームが作成されます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 32, 18],
    'Height': [160.5, 180.0, 155.0]
})

このデータフレームを使って、小数点を削除する方法について解説していきます。

小数点を削除する際の注意点

データ整形において、小数点を削除することはよくあります。しかし、小数点を削除する際には、いくつかの注意点があります。

まず、小数点を削除する前に、その列の値が全て数値であることを確認してください。数値以外の値が含まれていると、削除することができません。

また、小数点を削除することで、データの情報が失われる場合があります。例えば、小数点以下の数値が重要な場合、削除することで正確な結果を得ることができません。この場合は、小数点以下の数値を保持したまま、処理を行う必要があります。

整数への変換を使った小数点削除法

最も簡単な小数点削除法は、整数への変換です。Pandasでは、astype()関数を使って、データ型を変換することができます。具体的には、以下のように記述します。

df['列名'].astype(int)

例えば、以下のようなデータフレームがあったとします。

Name   Age  Height
Alice  25   160.5
Bob    32   180.0
Charlie 18  155.0

このデータフレームのHeight列の小数点を削除するには、以下のように記述します。

df['Height'] = df['Height'].astype(int)

これで、Height列の小数点が削除され、整数値に変換されました。

astype()関数を使ったデータ型の変換

astype()関数を使って、小数点を削除するだけでなく、データ型を変換することもできます。例えば、float型からint型、またはstr型からint型に変換することができます。

以下の例では、Age列をfloat型からint型に変換しています。

df['Age'] = df['Age'].astype(int)

また、str型からint型に変換するには、以下のように記述します。

df['列名'] = df['列名'].astype(int)

このように、astype()関数を使って、データ型を変換することで、小数点を削除することもできます。

round()関数を使った小数点以下の丸め処理

小数点以下の数値を保持したまま、数値の桁数を減らす場合は、round()関数を使うことができます。round()関数は、数値を指定した桁数で丸めることができます。

以下の例では、Height列の小数点以下を1桁に丸めています。

df['Height'] = df['Height'].round(1)

このように、round()関数を使って小数点以下の桁数を指定することで、小数点以下を保持しつつ、数値の桁数を減らすことができます。

apply()関数を使った列ごとの小数点削除

複数の列に対して、小数点を削除する場合は、apply()関数を使うことができます。apply()関数は、指定した関数をデータフレームの各要素に適用することができます。

以下の例では、Height列とAge列の小数点を削除しています。

df[['Height', 'Age']] = df[['Height', 'Age']].apply(lambda x: x.astype(int))

このように、apply()関数を使うことで、複数の列に対して一括で小数点を削除することができます。

まとめ

今回は、Pandasを使ってデータの小数点を削除する方法について解説しました。データ整形は、正確な結果を得るために欠かせない作業です。小数点を削除する方法は、整数への変換や丸め処理、apply()関数を使った列ごとの変換などがあります。また、小数点を削除する際には、データ型の変換や情報の損失に注意する必要があります。ぜひ、この記事を参考にして、スムーズなデータ整形を行ってください。