はじめに
Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasでは、Series内のデータタイプを変換する方法が用意されています。本記事では、float64からint64に変換する方法と、NaN（非数値）や無限大（inf）などの非有限値が含まれているときの対処法について紹介します。
基本的な変換方法
pandasのSeriesに対して、データタイプを変更するにはastype()関数を使います。以下に、float64からint64に変換する基本的な方法を示します。
import pandas as pd
# float64のSeriesを作成
data = pd.Series([1.0, 2.5, 3.7, 4.2])
# float64からint64に変換
int_data = data.astype('int64')
print(int_data)
このコードは、float64のSeriesをint64に変換し、結果を表示します。ただし、この方法では、小数部分が切り捨てられることに注意してください。切り上げ、四捨五入などの異なる変換方法が必要な場合は、numpyの関数を使って適用してからastype()関数でint64に変換してください。
非有限値が存在する場合の対処法
float64からint64への変換を行う際、Series内にNaN（非数値）または無限大（inf）などの非有限値が存在すると、IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integerというエラーが発生します。この問題を解決するには、欠損値（NaN）を処理する必要があります。
欠損値を削除する
dropna()を使ってデータを削除する方法です。以下のように実行します。
subjects = subjects.dropna(subset=['Visit'])
subjects['Visit'] = subjects['Visit'].astype('int64')
欠損値を他の値で置き換える
fillna()を使って欠損値を他の値で置き換える方法です。例えば、以下のように0で置き換えることができます。
subjects['Visit'] = subjects['Visit'].fillna(0).astype('int64')
欠損値の処理方法はデータと分析目的に応じて適切な方法を選択してください。
まとめ
本記事では、Pythonのpandasライブラリを使用して、Seriesのfloat64をint64に変換する方法について説明しました。また、データ内に非有限値が存在する場合のエラー対処法についても触れました。データの前処理はデータ分析作業の重要な一部であり、データのタイプを正しく理解し、適切に処理することが求められます。非有限値や欠損値の存在は常に注意が必要で、その対処法を知っておくことは大変重要です。
それでは、次回のデータ分析作業での成功を祈っています。Happy coding!