Python | Pandas Index.astype()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.astype()crea un índice con valores convertidos a dtypes. La clase de un nuevo índice está determinada por dtype. Cuando la conversión es imposible, se genera una excepción ValueError.

Sintaxis: Index.astype(dtype, copy=True)

Parámetros:
dtype: numpy dtype o pandas type
copy: de forma predeterminada, astype siempre devuelve un objeto recién asignado. Si copy se establece en False y se cumplen los requisitos internos de dtype, los datos originales se utilizan para crear un nuevo índice o se devuelve el índice original.

Ejemplo #1: Use Index.astype()la función para cambiar el tipo de datos del índice de tipo flotante a tipo entero.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
   
# Creating the Index
df=pd.Index([17.3, 69.221, 33.1, 15.5, 19.3, 74.8, 10, 5.5])
  
print("Dtype before applying function: \n", df)
  
print("\nAfter applying astype function:")
# Convert df datatype to 'int64'
df.astype('int64')

Producción :

Ejemplo n.º 2: use Index.astype()la función para cambiar el tipo de datos del índice dado a forma de string.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
   
# Creating the Index
df=pd.Index([17.3, 69.221, 33.1, 15.5, 19.3, 74.8, 10, 5.5])
  
print("Dtype before applying function: \n", df)
  
print("\nAfter applying astype function:")
# Convert df datatype to 'int64'
df.astype('str')

Producción :

 
Ejemplo #3: Hagamos algo interesante con el index.astype()método.

Observe este marco de datos.

Configuración de la columna ‘Número’ como índice.

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
     
# dropping null value columns to avoid errors 
data.dropna(inplace = True) 
  
# Setting Number column as index
data = data.set_index('Number')
  
# Setting index as None
data.index.names = [None]
data.head(5)

Producción:

Ahora, vamos a convertir el índice a entero.

# applying astype on index
data.index.astype('int64')

Producción: