Pythonは柔軟なデータ型が豊富に用意されているプログラミング言語ですが、データの型やカテゴリを変換する必要がある場面は頻繁にあります。この記事では、Pythonでよく使われるデータ型とカテゴリの変換方法について具体的な例を交えて解説します。
目次
データ型とは
Pythonで扱うデータは、それぞれ異なる「型」を持っています。代表的なものとしては、整数型（int）、浮動小数点型（float）、文字列型（str）、リスト型（list）などがあります。型によって、そのデータがどのように扱われるかが決まります。
基本的な型変換
整数型から浮動小数点型へ
# 整数型から浮動小数点型への変換
x = 10 # 整数型
y = float(x) # 浮動小数点型に変換
print(y) # 出力：10.0
この例では、整数`10`を`float()`関数を使って浮動小数点型に変換しています。
文字列型から整数型へ
# 文字列型から整数型への変換
x = "10" # 文字列型
y = int(x) # 整数型に変換
print(y) # 出力：10
`int()`関数を使うと、文字列で表された整数を整数型に変換することができます。
高度な型変換
リストから辞書へ
# リストから辞書への変換
list_data = [("apple", 100), ("banana", 200), ("cherry", 300)]
dict_data = dict(list_data)
print(dict_data) # 出力：{'apple': 100, 'banana': 200, 'cherry': 300}
リストの要素がタプルであり、各タプルが2要素持っている場合、`dict()`関数を使って辞書に変換することができます。
JSON形式の文字列から辞書へ
import json # jsonモジュールをインポート
# JSON形式の文字列から辞書への変換
json_str = '{"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}'
dict_data = json.loads(json_str)
print(dict_data) # 出力：{'apple': 100, 'banana': 200, 'cherry': 300}
`json`モジュールの`loads()`関数を使って、JSON形式の文字列を辞書型に変換しています。
応用例
CSVデータの型変換
import pandas as pd # pandasライブラリをインポート
# CSVデータを読み込む
df = pd.read_csv("sample.csv")
# 'age'列を整数型に変換
df['age'] = df['age'].astype(int)
# 'price'列を浮動小数点型に変換
df['price'] = df['price'].astype(float)
この例では、CSVデータに含まれる複数の列を一度に型変換する方法を示しています。
APIレスポンスの型変換
import requests # requestsライブラリをインポート
import json # jsonモジュールをインポート
# APIからデータを取得
response = requests.get("https://api.example.com/items")
data = response.json()
# 'price'キーの値を浮動小数点型に変換
data['price'] = float(data['price'])
APIから取得したデータは通常文字列や辞書型であり、計算や比較をする前に適切な型に変換する必要があります。
まとめ
Pythonでのデータ型とカテゴリの変換は多様であり、具体的な状況や要件に応じて適切な方法が求められます。基本的な型変換から高度な型変換、そして応用例に至るまで、この記事で学んだ知識を活かして、より効率的なコーディングを行ってください。
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