Pythonで文字列を数値に変換する方法！

そんなときに困ることは、

ですね。

エラー文を読んでも「invalid literal for int()」としか出ないので、原因が分からず止まってしまう方も多いです。

そこで今回は、**文字列を数値に変換する基本から、エラーになる原因の見分け方、実務での対処法**までをまとめます。

今回は、これらについてまとめます！

完成イメージ

基本の変換と、つまずきやすいポイントをまとめた実行結果です。

「123」はそのまま、「1,234」はカンマを取ってから、というように**前処理を挟むのがポイント**です。

基本：int() と float() を使う

文字列を数値にするには、整数なら int()、小数なら float() を使います。

s = "123"
n = int(s)
print(n)          # 123
print(type(n))    # <class 'int'>

f = float("123.45")
print(f)          # 123.45
print(type(f))    # <class 'float'>

文字列を数値にすると、足し算や比較ができるようになります。

a = "10"
b = "20"

print(a + b)              # 1020（文字列の連結になってしまう）
print(int(a) + int(b))    # 30（数値の足し算）

「なぜか 1020 になった」というのは、変換を忘れたときに起きる定番のミスですね。

そのまま変換できる書き方（早見表）

基数を指定すると16進数・2進数も変換できる

第2引数に基数を渡すと、10進数以外も変換できます。

print(int("1A", 16))      # 26（16進数）
print(int("0x1A", 16))    # 26（0x が付いていてもOK）
print(int("1010", 2))     # 10（2進数）
print(int("77", 8))       # 63（8進数）

エラーになる6つの原因と対処法

まずは全体像です。

① 数字以外の文字が入っている

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘abc’

「base 10」は「10進数として読めなかった」という意味です。

② 小数点が入っているのに int() を使った

print(int("1.0"))          # エラー
print(int(float("1.0")))   # 1（一度floatにしてからintへ）

「1.0」は整数に見えますが、int() は小数点を受け付けません。int(float(s)) の順で変換しましょう。

③ カンマや通貨記号が入っている

CSVやExcelから持ってきた金額は、この形になっていることが多いです。

s = "¥1,234"

s = s.replace("¥", "").replace(",", "")   # 記号とカンマを取る
print(int(s))                             # 1234

④ 全角数字・全角記号が混じっている

ここは誤解されやすいポイントです。全角数字「１２３」は int() でそのまま変換できます。

print(int("１２３"))          # 123（全角でも通る）
print(float("１２３"))        # 123.0
print(float("１２３.４５"))   # 123.45（全角数字＋半角の小数点）
print(float("１２３．４５"))  # エラー（全角の小数点「．」）

数字は変換できても、全角の小数点「．」や全角カンマ「，」はエラーになります。

全角を半角にそろえたいときは、NFKC正規化が便利です。

import unicodedata

s = unicodedata.normalize("NFKC", "１２３．４５")
print(s)            # 123.45（全角が半角になる）
print(float(s))     # 123.45

⑤ 空文字や空白だけ

print(int(""))       # エラー
print(int("   "))    # エラー
print(float(""))     # エラー

CSVの空欄はこれに当たります。strip() で空白を取ってから、空かどうかを判定しましょう。

⑥ 値が None（TypeError になる）

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not ‘NoneType’

JSONやデータベースから来た値が None のときに起きます。ValueError ではなく TypeError なので、exceptの書き方に注意してください。

try:
    n = int(value)
except (ValueError, TypeError):     # 両方まとめて受ける
    n = 0

判定に使えるメソッドはある？（isdigit() は使えません）

「変換できるかどうかを先に判定したい」と考えて isdigit() を使う方が多いのですが、**これは危険です。**

isdigit() が False でも変換できるものがあり、True でも失敗するものがあります。

理由は、isdigit() が「文字が数字かどうか」を見ているだけで、符号・空白・小数点・変換可否を見ていないからです。

3つのメソッドの違いは次のとおりです。

結論：判定せずに、try/except で書くのが正解です。

def to_int(s, default=0):
    """文字列を整数にする。変換できなければ default を返す。"""
    if s is None:
        return default                      # None は先に弾く
    try:
        return int(str(s).replace(",", "").strip())
    except ValueError:
        return default

この形なら、判定のズレを気にせず安全に変換できます。

金額を扱うときは Decimal を使う

小数を float で計算すると、**わずかな誤差**が残ります。

print(0.1 + 0.2)          # 0.30000000000000004

from decimal import Decimal
print(Decimal("0.1") + Decimal("0.2"))    # 0.3

金額の合計が1円ずれる原因になるので、お金の計算はDecimalを使いましょう。

Decimal は「文字列」から作るのがポイントです。Decimal(0.1) と書くと、誤差を持ったまま取り込まれてしまいます。

from decimal import Decimal

print(Decimal(0.1))       # 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
print(Decimal("0.1"))     # 0.1

# 四捨五入も round() ではなく quantize を使う
print(round(1.005, 2))                          # 1.0（誤差の影響を受ける）
print(Decimal("1.005").quantize(Decimal("0.01")))   # 1.00

変換の流れ（図で確認）

「変換してみる → ダメなら前処理」の順で考えると整理しやすいです。

実務パターン：CSVの金額を合計する

実務でいちばんよくある形をまとめました。

import csv
from decimal import Decimal, InvalidOperation

total = Decimal("0")
skipped = []

with open("uriage.csv", encoding="utf-8") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        raw = (row["金額"] or "").replace(",", "").strip()
        try:
            total += Decimal(raw)
        except InvalidOperation:
            skipped.append(row["商品"])      # どの行がダメかを記録

print(f"合計: {total:,} 円")
print(f"スキップ: {skipped}")

合計: 184,780 円
スキップ: ['合計なし']

ポイントは例外を握りつぶさないことです。どの行が変換できなかったかを記録しておくと、あとから確認できます。

よくある間違い

エク短流：ExcelのデータをPythonで読むときの注意

ExcelやCSVから取り込んだ値は、次のような状態になっていることがあります。

VBAの IsNumeric() は判定用に使えますが、Pythonの isdigit() は判定に使えないという違いがあります。

「判定してから変換」ではなく、「変換してみて、失敗したら対処」と考えるのがPython流です。

タカヒロ

エラーが出る文字列は、たいてい「見た目は数字」です。記号・全角・空白の3つを疑うと、ほぼ解決しますよ。

さいごに

今回は、Pythonで文字列を数値に変換する方法をまとめました。

変換できない文字列に出会ったときは、まずエラー文の種類を見てください。それだけで原因の見当がつきます。

ValueError と TypeError の違いさえ押さえておけば、切り分けはカンタンですね。

文字列から数値への変換は、データ処理のいちばん最初の関門です。ここでつまずかなくなると、CSVもAPIもぐっと扱いやすくなりますね。

「1,234」のような値が出てきたときは、この手順をぜひ試してみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました。