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データ型を指定する

フラットファイルを読み込むとき、pandas は各列に最適なデータ型を推定します。ですが、量ではなくグループや属性を表す数値などでは、推定が外れることがあります。

vt_tax_data_2016.csv のデータディクショナリを見ると、そのような列が2つあります。agi_stub 列は所得カテゴリに対応する番号で、zipcode は5桁の値ですが、これは文字列であるべきです。整数として扱うと、意味のある先頭の 0 が失われてしまいます。ここでは dtype 引数で正しいデータ型を指定しましょう。

pandaspd としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

pandasで効率よくデータを取り込む

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Load csv with no additional arguments
data = ____("vt_tax_data_2016.csv")

# Print the data types
print(____)
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