Pythonで文字列と数値を相互変換する方法(int/float/str)

2025年8月24日2025年10月5日

Python

Pythonでは文字列と数値を相互に変換できるため、入力処理や計算結果の整形などに役立ちます。

この記事ではint/float/str間の基本的な変換から、エラー対処や精度・表記の注意点、さらに実用的なテクニックとベストプラクティスまで、初心者の方でも段階的に理解できるよう詳しく解説します。

関連記事：キーボードからの入力を受け取りたい → input()
関連記事：文字列と数値の型を変換したい

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Pythonの文字列と数値の型変換の基本(int/float/str)

Pythonの型変換は組み込み関数int、float、strを使います。

まずは最小限の正しい使い方を確認します。

str → intに変換(int)

文字列が整数表現であればint(s)で整数に変換できます。

先頭の正負記号は許可されますが、小数点や指数表記は不可です。

Python

# str → int の基本
print(int("42"))        # 42
print(int("+7"))        # 7
print(int("-003"))      # -3

# 小数表記は int では変換できない
try:
    print(int("3.14"))
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

実行結果

42
7
-3
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '3.14'

int() – 公式ドキュメント

str → floatに変換(float)

小数や指数表記を含む文字列はfloat(s)で変換します。

指数表記(例: 1e-3)や正負記号も扱えます。

Python

# str → float の基本
print(float("3.14"))     # 3.14
print(float("-0.001"))   # -0.001
print(float("1e-3"))     # 0.001 (指数表記)

実行結果

3.14
-0.001
0.001

float() – 公式ドキュメント

int/float → strに変換(str)

数値を文字列にするにはstr(x)を使います。

表示を整えたい場合は後述の整形方法を使います。

Python

# 数値 → 文字列
n = 123
x = 3.5
print(str(n))   # "123"
print(str(x))   # "3.5"

実行結果

123
3.5

int ↔ floatの変換

整数から浮動小数点数へはfloat()で、小数から整数へはint()で変換します。

int()は小数点以下を切り捨て(0方向)である点に注意してください。

Python

print(float(10))    # 10.0

print(int(3.9))     # 3 (切り捨て)
print(int(-3.9))    # -3 (0方向に切り捨て)

# 端数処理が必要なら round を使う
print(round(3.9))   # 4
print(round(2.5))   # 2 (Banker's rounding)

実行結果

変換エラーと対処(ValueError/TypeError)

文字列の内容によっては例外が発生します。

ValueErrorかTypeErrorかを見分け、適切に前処理・例外処理を行いましょう。

ValueError: 文字列の形式が数値として不正な場合(例: "abc"、"3.14"をintに変換など)。
TypeError: 変換関数へNoneなど不適切な型が渡された場合。

Python

# 代表的なエラー
try:
    int("abc")
except Exception as e:
    print(type(e).__name__, "-", e)

try:
    int(None)
except Exception as e:
    print(type(e).__name__, "-", e)

実行結果

ValueError - invalid literal for int() with base 10: 'abc'
TypeError - int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'NoneType'

関連記事：例外(Exception)入門: 実行時エラーの正しい理解
関連記事：try-exceptで例外処理を実装する
関連記事：複数exceptでエラー種類ごとに処理を分ける
関連記事：TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

空白や改行はstrip()で除去

intやfloatは先頭末尾のASCII空白や改行を無視できますが、ゼロ幅スペース(U+200B)などが混ざると失敗することがあります。

安全のためstrip()や正規化を併用すると堅牢になります。

Python

s1 = "  42\n"        # OK
s2 = "42\u200B"      # ゼロ幅スペース (ZWSP)

print(int(s1))       # 42

try:
    print(int(s2))   # 常に ValueError
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

# 対処: 明示的に特定の空白を取り除く
clean = s2.replace("\u200B", "").strip()
print(int(clean))    # 42

実行結果

42
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '42\u200b'
42

関連記事：文字列の空白削除 – strip/lstrip/rstrip

桁区切り(,)を除去してから変換

"1,234"のような桁区切りは直接変換できません。

不要な文字を除去してから変換します。

Python3.11以上ならアンダースコア_を含む数字の文字列も変換可能です。

Python

raw = "1,234,567"
num = int(raw.replace(",", ""))
print(num)  # 1234567

# アンダースコアも可能(Python 3.11以降)
for s in ("1_000", "10_00"):
    try:
        num = int(s)
        print(num)
    except ValueError as e:
        print("NG:", s, "->", e)

実行結果

1234567
1000
1000

全角数字・全角記号に注意

全角数字"１２３"や全角記号"＋"はそのままでは失敗します。

Unicode正規化(NFKC)で半角へ揃えましょう。

Python

import unicodedata as ud

s = "＋１２３，４５６"  # 全角の＋ と 数字 と 読点(，)
normalized = ud.normalize("NFKC", s)  # "＋"→"+", "１２３"→"123", "，"→","
value = int(normalized.replace(",", ""))  # 桁区切りを除去してから
print(value)  # 123456

実行結果

関連記事：文字列が数字/英字/空白か判定する
unicodedata.normalize – 公式ドキュメント

正負記号と指数表記(1e-3)の扱い

指数表記はfloatで扱えますがintでは不可です。

整数にしたい場合にint(float("1e3"))とすると簡単ですが、非常に大きな数や厳密さが必要な場面では桁落ちの恐れがあります。

Python

print(float("1e3"))      # 1000.0
print(int(float("1e3"))) # 1000

# 注意: 大きな指数は精度を失う場合がある
from decimal import Decimal
s = "1e30"
print(int(float(s)))             # 1000000000000000019884624838656 (例: 誤差を含む可能性)
print(int(Decimal(s)))           # 厳密に 10**30

実行結果

1000.0
1000
1000000000000000019884624838656
1000000000000000000000000000000

関連記事：floatで誤差が出る理由とDecimalでの解決
decimal – 公式ドキュメント

数字判定(isdigit/isdecimal/isnumeric)の違い

数字かどうかの事前判定は便利ですが、関数ごとに許容範囲が異なるため用途に合うものを選びます。

関数	何を数字とみなすか	例	備考
`str.isdecimal()`	10進数字のみ	“123” → True、”①” → False	最も厳格
`str.isdigit()`	10進数字と上付き/下付きなど	“123” → True、”②” → True	やや広い
`str.isnumeric()`	数値的文字全般(漢数字など)	“三” → True、”四分の一” → False	最も広い

例えば"②"はisdigitでTrueですがint("②")は失敗します。

実際の変換可否の保証には使い過ぎないことが重要です。

Python

for s in ["123", "②", "三"]:
    print(s, "isdecimal:", s.isdecimal(), "isdigit:", s.isdigit(), "isnumeric:", s.isnumeric())

実行結果

123 isdecimal: True isdigit: True isnumeric: True
② isdecimal: False isdigit: True isnumeric: True
三 isdecimal: False isdigit: False isnumeric: True

関連記事：文字列が数字/英字/空白か判定する
str.isdecimal/isdigit/isnumeric – 公式ドキュメント

try/exceptで安全に型変換

不正入力に備え、例外処理でフォールバックする関数を用意すると安全です。

Python

from decimal import Decimal, InvalidOperation
import unicodedata as ud

def to_int_safe(s, default=None):
    """文字列を安全にintへ。空白/全角/桁区切りに対応。指数はDecimal経由で厳密に処理。"""
    if s is None:
        return default
    # 正規化とトリム
    s = ud.normalize("NFKC", str(s)).strip()
    if s == "":
        return default
    # 桁区切りのカンマを除去
    s_clean = s.replace(",", "")
    # まずは通常の整数として
    try:
        return int(s_clean)
    except ValueError:
        pass
    # 次に指数や小数をDecimalで受けて整数化(厳密)
    try:
        return int(Decimal(s_clean))
    except (InvalidOperation, ValueError):
        return default

print(to_int_safe("  1,234 "))   # 1234
print(to_int_safe("1e3"))        # 1000
print(to_int_safe("三"))         # None (変換不可)

実行結果

1234
1000
None

実用テクニックと応用

基本を押さえたら、基数変換や精度管理、表記整形など実務で役立つテクニックを習得しましょう。

基数を指定して変換(int(x, base))

int(s, base)は2〜36進数の文字列を整数に変換します。

base=0を指定すると接頭辞(0b/0o/0x)を自動認識します。

Python

print(int("1010", 2))   # 2進 → 10
print(int("ff", 16))    # 16進 → 255
print(int("0o755", 0))  # 接頭辞で自動認識(oは8進数、xなら16進数) → 493
print(int("755", 0))   # 10進 → 755
#print(int("0755", 0))   # これはエラー(先頭ゼロは基数を指定する必要がある)

実行結果

int(x, base) – 公式ドキュメント

2進/8進/16進文字列を数値に変換

2進数などの文字列はintで数値化し、逆に数値を文字列へ戻すにはbin/oct/hexやformatを使います。

Python

s_bin = "0b1101"
n = int(s_bin, 0)     # 自動認識で13
print(n, bin(n), oct(n), hex(n))  # 13 0b1101 0o15 0xd

# フォーマット指定で大文字16進やゼロ埋め
print(format(n, "08b"))  # 00001101
print(format(n, "04X"))  # 000D

実行結果

13 0b1101 0o15 0xd
00001101
000D

関連記事：f-string書式指定まとめ
Format Specification Mini-Language

無限大/NaNを扱う(float(‘inf’,’nan’))

float("inf")やfloat("nan")は数値ではあるものの、比較や集計で特殊な挙動を示します。

検出にはmath.isinf/math.isnanを使います。

Python

import math

x = float("inf")
y = float("-inf")
z = float("nan")

print(math.isinf(x), math.isinf(y), math.isnan(z))  # True True True
print(z == z)  # NaNは自分自身とも等しくない → False

実行結果

True True True
False

math.isinf / isnan – 公式ドキュメント

精度が必要ならDecimalで変換

金額や高精度計算ではdecimal.Decimalが有効です。

文字列からDecimalへ変換するのが鉄則で、floatから直接Decimalへは不可避の誤差を持ち込みやすいです。

Python

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

# 文字列から正確に表現
a = Decimal("0.1")
b = Decimal("0.2")
print(a + b)  # 0.3 (正確)

# 端数処理(四捨五入)の例
price = Decimal("1234.567")
rounded = price.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded)  # 1234.57

実行結果

0.3
1234.57

数値を文字列に整形(format/f-string)

表示用にはformatやf-stringで桁区切りや精度指定を行います。

内部の値は数値のまま保持し、表示時だけ整形するのが基本です。

Python

n = 1234567
x = 3.1415926535

print(f"{n:,}")        # 1,234,567 (桁区切り)
print(f"{x:.2f}")      # 3.14    (小数点以下2桁)
print(format(255, "#06x"))  # 0x00ff (接頭辞付き16進、ゼロ埋め)

実行結果

1,234,567
3.14
0x00ff

関連記事：文字列幅を揃える – 0埋め・左寄せ・右寄せ・中央寄せ
Format Specification Mini-Language

ベストプラクティス(Python初心者向け)

変換の事前確認・例外処理・表記の分離が品質を左右します。

迷ったら次の指針に沿って実装してください。

入力値を検証してから変換

受け付ける形式を明確化し、その範囲でのみ変換します。

例えば整数のみなら^[+-]?\d+$、小数・指数も許可するなら^[+-]?(?:\d+(?:.\d*)?|.\d+)(?:[eE][+-]?\d+)?$などの正規表現でチェックしてから変換します。

全角や桁区切りを事前に正規化除去すると安定します。

Python

import re, unicodedata as ud

RE_FLOAT = re.compile(r'^[+-]?(?:\d+(?:\.\d*)?|\.\d+)(?:[eE][+-]?\d+)?$')

def normalize_number_string(s: str) -> str:
    s = ud.normalize("NFKC", s).strip()
    return s.replace(",", "")

def parse_float_strict(s: str) -> float | None:
    s = normalize_number_string(s)
    return float(s) if s and RE_FLOAT.match(s) else None

print(parse_float_strict(" 1,234.5 "))  # 1234.5
print(parse_float_strict("三"))         # None

実行結果

1234.5
None

例外時のデフォルト値を決める

システムの要件に応じてNoneで欠損を表すか、0などの中立値を入れるか方針を決め、try/exceptで統一的に扱いましょう。

ログ出力や入力値の再提示も検討します。

Python

def to_float_or_default(s, default=None):
    try:
        return float(s)
    except (TypeError, ValueError):
        return default

print(to_float_or_default("NaN", default=None))  # nan になるが例外ではない点に注意
print(to_float_or_default("abc", default=0.0))   # 0.0

実行結果

nan
0.0

ロケール依存の小数点(, .)に注意

一部の国では小数点に,を使います。

そのままではfloatに変換できないため、localeを使うか入力規則を固定します。

Python

import locale
locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, "")  # OSのロケールに依存

s = "1,23"   # 多くのEU圏で1.23の意味
try:
    # locale.atof はロケールの小数点記号を解釈
    val = locale.atof(s)
    print(val)
except ValueError:
    print("ロケールに適合しない形式です")

実行結果

1.23

注意

ロケール設定はプロセス全体に影響します。

並列環境やライブラリとの干渉に注意し、可能なら入力段階で","→"."へ明示変換する方が安全です。

locale.atof – 公式ドキュメント

空文字やNoneの扱い

空文字は未入力、Noneは欠損など意味づけを揃え、変換関数で統一して扱います。

無理に0へ変換すると後続処理で誤解の元になります。

Python

def parse_int_optional(s) -> int | None:
    if s is None:
        return None
    s = str(s).strip()
    if s == "":
        return None
    try:
        return int(s)
    except ValueError:
        return None

print(parse_int_optional(None))  # None
print(parse_int_optional(" "))   # None
print(parse_int_optional("10"))  # 10

実行結果