【Python】Pandas DataFrameの特定の列のみデータ型をキャストする方法

PandasのDataFrameで特定の1列だけデータ型を変換（キャスト）したい場合は、astype()メソッドを使用します。まず、2つの列を持つDataFrameを作成しましょう。片方は「float64」型、もう片方は「int64」型です。

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
      "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
   }
)

各列のデータ型を確認します。

dataFrame.dtypes

ここで、「Units」列だけをint64からint32にキャストしたいとします。その場合は、辞書形式で「列名： 変換後の型」を指定してastype()を呼び出します。

dataFrame.astype({'Units': 'int32'}).dtypes

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
      "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
   }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)
print("\nDataFrameのデータ型 ...\n", dataFrame.dtypes)
print("\nUnits列のみをint32にキャスト ...")

print("\n更新後のDataFrameのデータ型 ...\n", dataFrame.astype({'Units': 'int32'}).dtypes)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame ...
   Reg_Price   Units
0 7000.50570     90
1 1500.00000    120
2 5000.00000    100
3 8000.00000    150
4 9000.75768    200
5 6000.00000    130

DataFrameのデータ型 ...
Reg_Price    float64
Units          int64
dtype: object

Units列のみをint32にキャスト ...

更新後のDataFrameのデータ型 ...
Reg_Price    float64
Units          int32
dtype: object

ポイント解説

astype()に辞書を渡すことで、指定した列のみが変換され、他の列（この例では「Reg_Price」）は元のfloat64型のまま維持されます。これは、DataFrame全体の型を一括変更したくない場合に非常に便利な手法です。

また、複数の列をそれぞれ異なる型に変換したい場合も、辞書に「列名： 型」のペアを追加するだけで簡単に対応できます。例えば dataFrame.astype({'Units': 'int32', 'Reg_Price': 'float32'}) のように記述すれば、2つの列を同時に別々の型へキャスト可能です。