【Python】floatとintの変換（リスト（配列）や列方向に一括変更、切り捨て等）する方法【int(), math.floor(), pandas.DataFrame.astype()】

この記事ではPythonでfloatとintの変換（リスト（配列）や列方向に一括変更、切り捨て等）する方法【int(), math.floor(), pandas.DataFrame.astype()】について解説していきます。

ポイントとしては`int()`関数、`math.floor()`関数、`pandas.DataFrame.astype()`メソッドを使用することです。

なお、下記の解説では完全な初心者でもわかりやすいようにあえて変数名を少々変わった名称にしております。

そのため、あなた自身がご活用の際には、ここを適切な（英語表記でしっくりくるものが一般的）ものに変更してご活用くださいね。それでは詳しく見ていきましょう！

pythonでfloatからintに切り捨て変換（リスト（配列）に対して）する方法

それではまず、floatからintへの切り捨て変換（リスト（配列）に対して）について解説していきます。

jupyter notebookなどの各開発環境を開いて、以下コードをコピペしましょう。

# floatのリストを作成
fureeto_list = [1.9, 2.5, 3.7, 4.1, 5.8]

# intへ切り捨て変換
seisuu_list = [int(hensuu) for hensuu in fureeto_list]

# 結果を表示
print(seisuu_list)

このコードでは、まずfloat型の数値を含むリスト（`fureeto_list`）を作成しています。

次に、リスト内包表記を用いて、このリスト内の各要素を`int()`関数を使って整数（`int`）型に変換しています。`int()`関数は数値を切り捨てて整数に変換します。

pythonでfloatからintに切り捨て変換（renshu.csvを読み込みok列とokok列でintに一括変換し、別名保存）する方法

続いては、外部データ（例：CSVファイル）を読み込み、特定の列のデータタイプをfloatからintに切り捨て変換する方法について解説していきます。

データフレーム（pandasを使用）を操作して、特定の列のデータ型を変更してみます。

jupyter notebookなどの各開発環境を開いて、以下コードをコピペしましょう。

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('renshu.csv')

# ok列とokok列をintに変換
df['ok'] = df['ok'].astype(int)
df['okok'] = df['okok'].astype(int)

# 変更後のデータフレームを別名で保存
df.to_csv('renshu_updated.csv', index=False)

# 結果を確認
print(df.head())

このステップでは、まず`pandas`ライブラリを使用してCSVファイル（`renshu.csv`）を読み込みます。

次に、`astype(int)`メソッドを使用して、特定の列（この例では`ok`列と`okok`列）のデータタイプを整数型に変更します。

最後に、変更を加えたデータフレームを新しい名前（`renshu_updated.csv`）で保存します。

【使用関数名】: int(), math.floor(), pandas.DataFrame.astype()