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title: #7 データ型
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」の第7回目は、「データ型」を説明します。Pandasでは、各列ごとにそれぞれデータ型を保持していて、データ型それぞれに合った処理方法が決められています。このデータ型を確認する方法と、データを読み込む時にデータ型を修正する方法を解説します。  ⑨ 「データ名」.dtypes ⑩ pd.read_excel(&quot;データのある場所&quot;,      dtype = {&quot;カラム名&quot;: データ型})  ■この動画のブログ  データサイエンス チュートリアル https://tutorial4datascience.blogspot.com/
published: September 07, 23
canonical: https://convert.docswell.com/s/Cat_Taro/5M1QNJ-2023-09-07-142806
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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
Section ５
データ型
⑨ 「データ名」.dtypes
⑩ pd.read_excel(&quot;データのある場所&quot;,
dtype = {“列名&quot;: データ型})


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Section 5 データ型
１．データ型
Pandasでは、各列ごとにそれぞれデータ型を保持しています。
データ型
意味
object
文字列
int64
整数
float64
浮動小数点
bool
真/偽
Datetime64[ns]
日付および時刻
timedelta
2つの日時の差
category
文字列のカテゴリ


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Section 5 データ型
⑨ 「データ名」.dtypes
PandasのDataFrameである「id_pos」のそれぞれの項目が、どのようなデータ型であるか
を知るためには、⑨ を使います。dtypesの前にある「.」を忘れないようにしましょう！


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Section 5 データ型
２．データ型と処理
Pandasでは、データ型それぞれに合った処理方法が決められています。プログラムがエ
ラーになる原因は、データ型に合った処理を行っていないことが多いものです。
例えば、「int64」のデータをカウント（個数を数える）を指示すると、エラーになります。
整数は加減乗除などの計算を行うものですから、個数を数えても意味はないからです。
ID-POS分析では、「CustomerID」、すなわち誰が購入したかが重要となってきますので、
その数をカウントすることがよく出てきます。id_posでは、「CustomerID」がfloat64型に
なっていますので、カウントできるようにobject型に修正する必要があります。
#4のプログラム「② pd.read_excel(‘データのある場所‘)」では、データ型を特に指示しま
せんでしたので、Pandasがデータ型を自動（適当に）で決めて読み込みました。「,」に
続けて、dtype = {&quot;CustomerID&quot;: object}とすれば、「CustomerID」をobject型（文
字列）として読み込むことができます。


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Section 5 データ型
⑩ pd.read_excel(&quot;データのある場所&quot;,
dtype = {“列名&quot;: データ型})
「CustomerID」をobject型（文字列）として読み込むために⑩を書いてみましょう。
「id_pos」と区別するために、「id_pos2」と名付けておきます。
なお、プログラムが横に長くなりますので、下記のように2行に分けて書きましょう。Python
の場合、（）内は、単語の途中以外、どこで改行しても構いません。


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Section 5 データ型
⑩ pd.read_excel(&quot;データのある場所&quot;,
dtype = {&quot;カラム名&quot;: データ型})
⑨を使って、「CustomerID」が、 「float64型」から「object型」に変わったことを確認しま
しょう。


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Section 5 データ型
【参考】 read_excel（応用編）
Excelデータの読み込みについて、「YutaKaのPython教室」が分かりやすくまとめています。
余力のある方は、下記のURLをクリックしてみて下さい！
https://www.yutaka-note.com/entry/pandas_read_excel_1


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Section 5 データ型
【参考】 csvファイルの読み込み
読み込むデータは、Excelばかりではありません。各項目間がカンマ（,）で区切られたデータ
「csv（Comma Separated Values）」形式のデータも、よく使われます。
csvデータの読み込みは、⑩の「excel」の部分を「csv」に変えれば、読み込むことができます。
⑩‘ pd.read_csv(&quot;データのある場所“)
csvデータの読み込みについては、作者が謎の「note.nkmk.me」が分かりやすくまとめていま
す。余力のある方は、下記のURLをクリックしてみて下さい！
「pandasでcsv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table）」
https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/


