【Python】int(数値)とstring(文字列)を変換する方法

公開：2025年3月13日更新：2025年4月4日

Pythonにおける整数と文字列の変換方法
Pythonで文字列を整数に変換する際の基本構文
Pythonで整数を文字列に変換する方法
Pythonでの数値と文字列の変換におけるエラー処理
Pythonで浮動小数点数と文字列間の変換テクニック
実践的なPythonでの型変換パターン（int・str・float）

Pythonにおける整数と文字列の変換方法

Pythonでは整数型(int)と文字列型(str)の間で相互に変換することが頻繁に必要となります。基本的な変換は組み込み関数である`int()`と`str()`を使用することによって簡単に実現できます。これらの関数は日常的なプログラミングにおいて非常に重要な役割を果たし、ユーザー入力の処理やデータ加工において欠かせないものです。

【サンプルコード】
# 文字列から整数への変換
text_number = "123"
number = int(text_number)
print(f"変換前の型: {type(text_number)}, 値: {text_number}")
print(f"変換後の型: {type(number)}, 値: {number}")

# 整数から文字列への変換
num = 456
text = str(num)
print(f"変換前の型: {type(num)}, 値: {num}")
print(f"変換後の型: {type(text)}, 値: {text}")

【実行結果】
変換前の型: , 値: 123
変換後の型: , 値: 123
変換前の型: , 値: 456
変換後の型: , 値: 456

`int()`関数は文字列を整数に変換する際に、その文字列が有効な整数表現である必要があります。数字以外の文字が含まれている場合はValueErrorという例外がスローされることに注意が必要です。一方で`str()`関数はほぼすべての型のオブジェクトを受け入れ、その文字列表現を返します。

変換関数を使用する際は、入力データの検証やエラーハンドリングを適切に行うことが重要です。特にユーザー入力やファイルからのデータ読み込みなど、外部からのデータを処理する場合は例外処理を組み込むことによって、プログラムの堅牢性を高めることができます。

【PR】『Python』を学べる企業・個人向けのプログラミングコース

Pythonで文字列を整数に変換する際の基本構文

Pythonで文字列から整数への変換は`int()`関数を用いて行います。この関数の基本的な使い方は非常にシンプルで、引数に変換したい文字列を渡すだけです。また`int()`関数は第二引数に基数（2進数なら2、16進数なら16など）を指定することによって、異なる進数表現の文字列も変換できます。

【サンプルコード】
# 基本的な文字列から整数への変換
number_str = "42"
number_int = int(number_str)
print(number_int)

# 異なる進数の文字列を整数に変換
binary_str = "1010"  # 2進数の「10」を表す文字列
octal_str = "52"     # 8進数の「42」を表す文字列
hex_str = "2A"       # 16進数の「42」を表す文字列

# 進数を指定して変換
from_binary = int(binary_str, 2)
from_octal = int(octal_str, 8)
from_hex = int(hex_str, 16)

print(f"2進数 {binary_str} → 10進数 {from_binary}")
print(f"8進数 {octal_str} → 10進数 {from_octal}")
print(f"16進数 {hex_str} → 10進数 {from_hex}")

【実行結果】
42
2進数 1010 → 10進数 10
8進数 52 → 10進数 42
16進数 2A → 10進数 42

`int()`関数は変換できない文字列を渡すとValueErrorを発生させます。例えば、数字以外の文字や小数点が含まれる文字列を`int()`に渡すとエラーになります。このようなエラーを避けるためには、try-except文を使って例外処理を行うか、事前に文字列の内容を検証することが望ましいです。

空の文字列を`int()`に渡すとValueErrorが発生することにも注意が必要です。また、符号付き整数を表す文字列（"+123"や"-456"など）も問題なく変換できますが、カンマやスペースなどの区切り文字が含まれる場合は直接変換できないため、事前に取り除く処理が必要となります。

Pythonで整数を文字列に変換する方法

Pythonで整数から文字列への変換は`str()`関数を使用するのが最も基本的な方法です。この関数は任意の整数値を文字列表現に変換することによって、テキスト処理や出力フォーマットに利用できるようになります。整数以外にも浮動小数点数やリストなど、ほぼすべてのPythonオブジェクトを文字列に変換することができます。

【サンプルコード】
# 整数から文字列への基本的な変換
num = 12345
num_str = str(num)
print(f"変換前: {num}, 型: {type(num)}")
print(f"変換後: {num_str}, 型: {type(num_str)}")

# フォーマット指定による変換
binary_format = bin(num)      # 2進数表記に変換
octal_format = oct(num)       # 8進数表記に変換
hex_format = hex(num)         # 16進数表記に変換

print(f"10進数: {num}")
print(f"2進数: {binary_format}")
print(f"8進数: {octal_format}")
print(f"16進数: {hex_format}")

# 文字列フォーマットを使った方法
formatted_num = f"{num:,}"    # カンマ区切りの数値表記
print(f"カンマ区切り: {formatted_num}")

【実行結果】
変換前: 12345, 型: 
変換後: 12345, 型: 
10進数: 12345
2進数: 0b11000000111001
8進数: 0o30071
16進数: 0x3039
カンマ区切り: 12,345

`str()`関数は非常にシンプルですが、より複雑な文字列フォーマットが必要な場合は、f文字列（フォーマット文字列リテラル）や`format()`メソッドを使用するとよりきめ細かい制御が可能です。例えば、数値の桁数指定や小数点以下の桁数指定、カンマ区切りなど様々な表示形式に対応できます。

進数変換に特化した関数として`bin()`、`oct()`、`hex()`などもあり、これらは整数を文字列に変換すると同時に特定の進数表記にすることができます。これらの関数は接頭辞（「0b」「0o」「0x」）を含む文字列を返すことによって、プログラム内でも進数表記であることを明示できる利点があります。

【PR】『Python』を学べる個人・中高生向けのプログラミングコース

Pythonでの数値と文字列の変換におけるエラー処理

数値と文字列の変換処理では、入力データが期待通りの形式でない場合にエラーが発生することがあります。特に文字列から数値への変換では、無効な文字が含まれている場合にValueErrorが発生するため、適切なエラー処理を実装することが重要です。try-except構文を使用することによって、エラーを適切に捕捉し、プログラムの実行を続行させることができます。

【サンプルコード】
# エラーハンドリングの基本例
def safe_convert_to_int(value):
    try:
        return int(value)
    except ValueError:
        print(f"エラー: '{value}'は整数に変換できません")
        return None

# 様々な入力でテスト
test_values = ["123", "45.67", "abc", "", "99x"]

for value in test_values:
    result = safe_convert_to_int(value)
    if result is not None:
        print(f"'{value}'を変換した結果: {result}")
    else:
        print(f"'{value}'の変換に失敗しました")

# 入力検証を行う例
def validate_and_convert(value):
    # 数字のみかチェック
    if value.isdigit():
        return int(value)
    # マイナス記号付きの数字かチェック
    elif value.startswith('-') and value[1:].isdigit():
        return int(value)
    else:
        return None

# 入力検証の例をテスト
print("\n入力検証の結果:")
for value in ["-42", "abc", "123", "0"]:
    result = validate_and_convert(value)
    print(f"'{value}' → {result}")

【実行結果】
'123'を変換した結果: 123
エラー: '45.67'は整数に変換できません
'45.67'の変換に失敗しました
エラー: 'abc'は整数に変換できません
'abc'の変換に失敗しました
エラー: ''は整数に変換できません
''の変換に失敗しました
エラー: '99x'は整数に変換できません
'99x'の変換に失敗しました

入力検証の結果:
'-42' → -42
'abc' → None
'123' → 123
'0' → 0

try-except構文を使ったエラー処理は、予期せぬ入力に対して堅牢なプログラムを作成する上で非常に重要です。文字列から整数への変換では、空文字列や数字以外の文字が含まれる場合だけでなく、浮動小数点数を表す文字列（"3.14"など）も`int()`では直接変換できないため、エラーハンドリングが必要となります。

また、事前に文字列の内容を検証する方法も有効です。Pythonの文字列メソッドである`isdigit()`、`isnumeric()`、`isdecimal()`などを使用することによって、変換前に文字列が有効な数値表現かどうかを確認できます。これらのメソッドを活用することで、例外が発生する前に処理を分岐させ、よりクリーンなコードを実現できます。

Pythonで浮動小数点数と文字列間の変換テクニック

Pythonでは浮動小数点数(`float`)と文字列(`str`)の間の変換も頻繁に必要とされます。これらの変換には`float()`と`str()`関数を使用しますが、精度の設定や特殊な表記法が必要な場合は追加的なテクニックが役立ちます。特に科学技術計算や財務計算では、数値の正確な表現が重要となるため、適切な変換方法の選択が必要です。

【サンプルコード】
# 文字列から浮動小数点数への変換
float_str = "3.14159"
float_num = float(float_str)
print(f"文字列から変換: {float_num}, 型: {type(float_num)}")

# 科学的記数法の文字列も変換可能
scientific_str = "6.022e23"  # アボガドロ数
scientific_num = float(scientific_str)
print(f"科学的記数法からの変換: {scientific_num}")

# 浮動小数点数から文字列への変換（基本）
pi = 3.14159265359
pi_str = str(pi)
print(f"基本的な変換: {pi_str}")

# 精度を指定した変換
pi_formatted = f"{pi:.4f}"  # 小数点以下4桁まで
print(f"精度指定: {pi_formatted}")

# 指数表記への変換
large_num = 1234567.89
exp_format = f"{large_num:.2e}"  # 指数表記、小数点以下2桁
print(f"指数表記: {exp_format}")

# パーセント表記
percent_val = 0.2543
percent_format = f"{percent_val:.2%}"  # パーセント表記、小数点以下2桁
print(f"パーセント表記: {percent_format}")

【実行結果】
文字列から変換: 3.14159, 型: 
科学的記数法からの変換: 6.022e+23
基本的な変換: 3.14159265359
精度指定: 3.1416
指数表記: 1.23e+06
パーセント表記: 25.43%

浮動小数点数と文字列の変換では、精度の問題に注意する必要があります。浮動小数点数はコンピュータ内部では2進数で表現されるため、10進数との間で完全な変換ができないケースがあります。例えば、`0.1`や`0.2`のような単純な数値でも、内部的には無限小数になるためわずかな誤差が生じることがあります。

より正確な数値計算が必要な場合は、`decimal`モジュールの`Decimal`クラスを使うことが推奨されます。このクラスは固定精度の10進数演算を提供し、金融計算などの正確さが求められる場面で特に有用です。また、文字列フォーマットを使用する際は、`f`文字列や`format()`メソッドを活用することによって、桁数や表示形式を細かく制御できる点も重要なポイントです。

実践的なPythonでの型変換パターン（int・str・float）

実際のプログラム開発では、さまざまな型変換のパターンが登場します。特にユーザー入力の処理、ファイル入出力、APIレスポンスのパースなどでは、異なるデータ型間の変換が必須となります。これらの一般的なシナリオにおける型変換テクニックを理解することによって、効率的で堅牢なコードを作成できるようになります。

【サンプルコード】
# 1. ユーザー入力の処理
def get_valid_age():
    while True:
        age_input = input("あなたの年齢を入力してください: ")
        try:
            age = int(age_input)
            if age <= 0:
                print("年齢は正の整数で入力してください")
                continue
            return age
        except ValueError:
            print("有効な数字を入力してください")

# この関数は実行結果では省略します

# 2. CSVデータの処理
csv_data = "名前,年齢,身長\n田中太郎,28,175.5\n佐藤花子,24,162.3"

# データ処理関数
def process_csv_data(csv_string):
    lines = csv_string.strip().split('\n')
    headers = lines[0].split(',')
    result = []
    
    for i in range(1, len(lines)):
        values = lines[i].split(',')
        person = {}
        for j in range(len(headers)):
            # 数値の自動検出と変換
            value = values[j]
            if value.isdigit():
                person[headers[j]] = int(value)
            else:
                try:
                    person[headers[j]] = float(value)
                except ValueError:
                    person[headers[j]] = value
        result.append(person)
    
    return result

people = process_csv_data(csv_data)
print("処理済みデータ:")
for person in people:
    print(person)

# 3. 数値リストと文字列リストの相互変換
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
# 数値リストから文字列リストへ
str_numbers = [str(num) for num in numbers]
print(f"\n数値リスト → 文字列リスト: {str_numbers}")

# 文字列リストから数値リストへ
numbers_again = [int(s) for s in str_numbers]
print(f"文字列リスト → 数値リスト: {numbers_again}")

【実行結果】
処理済みデータ:
{'名前': '田中太郎', '年齢': 28, '身長': 175.5}
{'名前': '佐藤花子', '年齢': 24, '身長': 162.3}

数値リスト → 文字列リスト: ['10', '20', '30', '40', '50']
文字列リスト → 数値リスト: [10, 20, 30, 40, 50]

上記のサンプルコードでは3つの実践的なシナリオを示しています。ユーザー入力の処理では、入力値の検証と適切な型への変換が重要です。特に数値入力では、文字列から整数や浮動小数点数への変換が頻繁に必要となり、適切なエラー処理が求められます。

データ処理では、文字列形式で受け取ったデータを適切な型に変換することが一般的です。CSVやJSONなどのテキストベースのデータ形式では、すべての値は文字列として扱われるため、数値やブール値などへの変換が必要となります。リスト内包表記を使った型変換は、多数の要素を一度に処理する際に特に便利であり、処理効率とコードの可読性を両立させることができます。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。