dtype=と.astype()の使い方

■目的

これまでなんとなくで書いていたが、dtype=str と .astype(str) の違いが急に分からなくなって発狂した。
今更でもちゃんと違いを理解して両方を適切に使用できるようにする。

■定義の確認

dtype= と .astype() は、どちらもデータフレームの全ての列を文字列型に変換するために使用されるが、使用されるタイミングと方法が異なる。

以下、基本どのデータ型でもやることは同じなので、文字列型(str)を例にして記載していく。

dtype=str

dtype=str は、pd.read_csv 関数の引数として指定され、CSVファイルを読み込む際に全ての列を文字列型として読み込むように指示する。これにより、読み込み時点で全てのデータが文字列型になる。

コード例：

df = pd.read_csv(file_path, dtype=str, encoding='utf-8')

.astype(str)

.astype(str) は、データフレームが既に読み込まれた後に、全ての列を文字列型に変換するためのもの。これは、データフレームが読み込まれた後に型変換を行う方法である。

コード例：

df = pd.read_csv(r"C:\XXXX\XXXX.csv", encoding='utf-8').astype(str)

■主な違い

1. タイミング:

   • dtype=str: CSVファイルを読み込む際に全ての列を文字列型として読み込む。
   • .astype(str): データフレームが既に読み込まれた後に全ての列を文字列型に変換する。

2. 処理の効率:

   • dtype=str: 読み込み時に全ての列を文字列型にするため、読み込みが一発で済む。
   • .astype(str): 読み込み後に全ての列を文字列型に変換するため、追加の処理が必要。

3. コードの簡潔さ:

   • dtype=str: より簡潔で、読み込み時に型を指定するため、コードが短い。
   • .astype(str): 読み込み後に型変換を行うため、コードが少し長くなる。

■まとめ

• 推奨方法: 全ての列を文字列型として読み込みたい場合、dtype=str を使用する方がラク。
• 例外的な場合: 既に読み込まれたデータフレームの型を後から変更したい場合は、.astype(str) を使えば良い。

したがって、以下のように書くのが最も効率的：

df = pd.read_csv(r"C:\XXXX\XXXX.csv", dtype=str, encoding='utf-8')

これにより、CSVファイルを読み込む際に全ての列が文字列型として読み込まれる。

列ごとにデータ型を指定したい時は以下のように書く：

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む際に、特定の列のデータ型を指定
df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'column1': 'int64', 'column2': 'float64'})

# データフレームの特定の列のデータ型を変換
df['column1'] = df['column1'].astype('str')

■感想

どっちでも同じやろと.astype() を使いがちだったが、dtype=も適宜使っていこうと思う。

とはいうものの、前ゼロと末尾にブランクを含むコードのデータフレームを良かれと思ってdtype=strで読込んだおかげで大事故を起こして切腹したことがあるので、.astype() とdtype=のどちらを使うかだけでなく、処理ごとのデータフレームの行数、列数、要約した感じ等の確認を徹底してやっていくことの方がもっと重要だろうなとは思う。