Introdução
O método astype() na biblioteca pandas do Python é usado para converter o tipo de dados de um objeto pandas Series. Ele nos permite alterar o tipo de dados da Series para um tipo de dados especificado. Este laboratório irá guiá-lo através do uso do método astype() em pandas.
Dicas da VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar a biblioteca pandas
Primeiramente, importe a biblioteca pandas usando a instrução import:
import pandas as pd
Criar um objeto Series do pandas
Em seguida, crie um objeto pandas Series usando a função pd.Series():
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
Verificar o tipo de dados antes da conversão
Antes de converter o tipo de dado do objeto Series, vamos verificar o tipo de dado atual usando o atributo dtypes:
print("Before converting data type of Series:")
print(series.dtypes)
Converter o tipo de dados usando astype()
Para converter o tipo de dado do objeto Series, usamos o método astype() e especificamos o tipo de dado desejado como um argumento:
series = series.astype('int32')
Isso converterá o tipo de dado do objeto Series de 'int64' para 'int32'.
Verificar o tipo de dados após a conversão
Após converter o tipo de dado, vamos verificar o novo tipo de dado usando o atributo dtypes novamente:
print("After converting data type of Series:")
print(series.dtypes)
Resumo
Neste laboratório, você aprendeu como usar o método astype() no pandas para converter o tipo de dado de um objeto Series. Ao especificar o tipo de dado desejado como um argumento para o método astype(), você pode facilmente alterar o tipo de dado do objeto Series no pandas.
Por favor, note que o conteúdo do laboratório foi revisado de acordo com os requisitos fornecidos. Portanto, pode diferir do tutorial original. Certifique-se de verificar a precisão e revisá-lo ainda mais, se necessário.