Pandas の文字列型の数値を数値型に変換

Pandas の文字列型の数値を数値型に変換

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import pandas as pd
import investpy
import altair as alt
import datetime
 
economic_data2 = investpy.economic_calendar(time_zone=None, time_filter='time_only', countries=['japan', 'united states'], from_date='01/01/2021', to_date='31/01/2021')
 
 
ISM =economic_data[economic_data['event'].str.contains('ISM Non-Manufacturing PMI')]
 
date2 =[]
for i in ISM['date']:
    new_date = datetime.datetime.strptime(i,"%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
    date2.append(new_date)
 
ISM['date']=ISM['date'].str.replace('/','-')
ISM['date'] = date2
ISM.fillna(0)

これで取得した経済指標のデータを計算できるように数値変換する

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previous_score = ISM['actual'].tail(1)
previous_score

でみると

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2598    64.0
Name: actual, dtype: object

となるが数値ではなくオブジェクトになっている

Pandasで欠損のある列の文字列型の数値を数値型に変換する
を参考に数値に変換する

文字列を数値にするには
padas.to_numeric() を使う

errors には
raise がデフォルトで例外が発生
ignore は例外を抑えるが何も変換せずにそのままのオブジェクトを返す
coerce は数値変換できるものだけ変換しあとはNaN にする

これを利用して

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previous_score2 =pd.to_numeric(ISM['actual'],errors="coerce")
previous_score2.tail(1)

とすれば

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2598    64.0
Name: actual, dtype: float64

となる

これで数値化できたので
計算もできるようになる

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print(previous_score2.tail(1) -1)
print( 62 - previous_score2.tail(1))

とすると結果は

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2598    63.0
Name: actual, dtype: float64
2598   -2.0
Name: actual, dtype: float64

となった

これで経済指標の結果と前回の予測値との差分を計算して表示できる

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