Python型変換まとめ｜int・str・floatとValueError対処

Pythonの型変換とは、int() や str() などの組み込み関数に値を渡して、別の型の新しい値を作ることです。 文字列の "12" を数値の 12 にするなら int("12")、数値を文字列につなげるなら str(12) と書きます。変換できない値を渡すと ValueError か TypeError が発生します。

この記事では、8つの型の相互変換を「変換元×変換先」の早見表にまとめ、全セルに実行結果を付けました。 さらに "12.5"・"1,000"・全角数字・空文字・None など入力ごとに int() と float() が通るかどうかを一覧にし、ValueError: invalid literal for int() with base 10 の再現と直し方、安全に変換する safe_int 関数まで載せています。出力はすべて Python 3.11.15 で実行したものです。

Python型変換の早見表

変換元×変換先の一覧（全セル実行結果）

左の列の値を、上の行の関数に渡した結果です。TypeError・ValueError は例外が発生したことを表します。

この表から読み取れる要点は4つです。

• str() と bool() はどの型でも通る（例外にならない）
• int() と float() が受け取れるのは数値・文字列・bool。リストや辞書は TypeError
• list()・tuple()・set() が受け取れるのは「繰り返せる値」。文字列は1文字ずつに分かれ、辞書はキーだけになる
• dict() はキーと値のペアの並びが必要。[1, 2] のような単純なリストは TypeError

やりたいこと別の逆引き表

確認した環境と早見表を作ったコード

出力はすべて Python 3.11.15 で実行して得たものです。「12.5 を int() に渡した時のエラー文」「round(2.5)」「bool("False")」「全角数字の int()」の4点は Python 3.14.7 でも同じ結果になることを確かめました。それ以外の項目は 3.14 では未実行です。

早見表は次のコードで作りました。そのまま貼って実行できます。

vals = {"int": 5, "float": 2.5, "str": "12", "bool": True,
        "list": [1, 2], "tuple": (1, 2), "set": {1, 2}, "dict": {"a": 1}}
funcs = [int, float, str, bool, list, tuple, set, dict]

for v in vals.values():
    for f in funcs:
        try:
            r = repr(f(v))
        except Exception as e:
            r = f"{type(e).__name__}: {e}"
        print(f"{f.__name__}({v!r}) -> {r}")

実行結果（例外が出た行を中心に抜粋）：

list(5) -> TypeError: 'int' object is not iterable
dict(5) -> TypeError: 'int' object is not iterable
list(2.5) -> TypeError: 'float' object is not iterable
dict('12') -> ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 1; 2 is required
list(True) -> TypeError: 'bool' object is not iterable
int([1, 2]) -> TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'list'
float([1, 2]) -> TypeError: float() argument must be a string or a real number, not 'list'
dict([1, 2]) -> TypeError: cannot convert dictionary update sequence element #0 to a sequence
int({'a': 1}) -> TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'dict'
list({'a': 1}) -> ['a']

ValueError は「型は合っているが中身が変換できない」、TypeError は「そもそもその型は受け取れない」 という違いがあります。エラー名を見れば、中身を整えるべきか、渡す値の型を見直すべきかが分かります。

文字列を数値にする：入力ごとの成功と例外の一覧

画面入力や CSV、設定ファイルから来る値は文字列です。よくある入力を int() と float() に渡した結果を一覧にしました。

実際のエラー文は次のとおりです。

int('12.5')  -> ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12.5'
int('1,000') -> ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1,000'
float('1,000') -> ValueError: could not convert string to float: '1,000'
int('')      -> ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''
float('')    -> ValueError: could not convert string to float: ''
int(None)    -> TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'NoneType'
float(None)  -> TypeError: float() argument must be a string or a real number, not 'NoneType'
int('1e3')   -> ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1e3'
int('0x1F')  -> ValueError: invalid literal for int() with base 10: '0x1F'

意外に感じやすいのは、全角数字とアンダースコア区切りが通ること、前後の空白や改行が無視されることです。反対に、カンマ区切りと小数点は int() では読めません。

ValueError: invalid literal for int() with base 10 の再現と直し方

再現

age = int("12.5")

Traceback (most recent call last):
  File "err1.py", line 1, in <module>
    age = int("12.5")
          ^^^^^^^^^^^
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12.5'

（ファイルのパスは短く書き換えています。）

メッセージの読み方は次のとおりです。

末尾のクォートの中身が原因を教えてくれます。空（''）なら空文字、'1,000' ならカンマ、'12.5' なら小数点です。

原因別の直し方

None を渡した場合は ValueError ではなく TypeError になります。except ValueError だけでは受け止められないので、None の可能性があるなら先に if value is None で分けるか、except (ValueError, TypeError) と書きます。

try / except で受け止める基本形

rows = [
    {"name": "ノート", "price": "1,200", "qty": "3"},
    {"name": "ペン", "price": "", "qty": "十"},
]

for r in rows:
    try:
        total = int(r["price"].replace(",", "")) * int(r["qty"])
        print(r["name"], total)
    except ValueError as e:
        print(r["name"], "-> 変換できません:", e)

実行結果：

ノート 3600
ペン -> 変換できません: invalid literal for int() with base 10: ''

変換は try の中に置き、except ValueError で受け止めるのが基本です。例外オブジェクトを as e で受け取ると、どの値で止まったかをそのままログに残せます。

基数を指定して2進数・16進数の文字列を変換する

int() の第2引数に基数（何進数として読むか）を渡します。

逆方向（整数から各進数の文字列へ）は次の関数を使います。

全角数字とカンマ付きの文字列をそろえてから変換する

全角数字は int() がそのまま読めますが、全角のカンマや小数点、「円」などの文字が混ざると読めません。unicodedata.normalize("NFKC", ...) で全角の英数字と記号を半角にそろえると扱いやすくなります。

import unicodedata

text = "１，０００円"
half = unicodedata.normalize("NFKC", text)
print(repr(half))
print(int(half.replace(",", "").replace("円", "")))

実行結果：

'1,000円'
1000

数字かどうかを事前に判定するメソッドには、次のような違いがあります。

isdigit() が True でも int() が通るとは限らず、負の数や小数は False になります。 事前判定で分岐するより、次の safe_int のように「変換してみて、例外なら既定値」という形のほうが確実です。

安全に変換するsafe_int関数（コピペ用）

変換できない時に例外で止めず、既定値を返す関数です。全角・空白・カンマ・"12.0" や "1e3" のような「整数として読める小数表記」にも対応しています。

import unicodedata


def safe_int(value, default=None):
    """int に変換できれば int を、できなければ default を返す。"""
    if value is None or isinstance(value, bool):
        return default
    if isinstance(value, int):
        return value
    # 全角→半角、前後の空白、桁区切りのカンマをそろえる
    text = unicodedata.normalize("NFKC", str(value)).strip().replace(",", "")
    try:
        return int(text)
    except ValueError:
        pass
    try:
        number = float(text)  # "12.0" や "1e3" を拾う
    except ValueError:
        return default
    return int(number) if number.is_integer() else default


def safe_float(value, default=None):
    """float に変換できれば float を、できなければ default を返す。"""
    if value is None or isinstance(value, bool):
        return default
    text = unicodedata.normalize("NFKC", str(value)).strip().replace(",", "")
    try:
        number = float(text)
    except ValueError:
        return default
    # nan と inf は「数として使えない」とみなす
    return number if number == number and abs(number) != float("inf") else default


if __name__ == "__main__":
    samples = ["12", " 42\n", "1,000", "１２３", "１，０００", "12.0", "1e3",
               "12.5", "", None, "abc", "0x1F", True, 7, 3.0, 3.7, "inf"]
    for v in samples:
        print(f"{v!r:10} -> safe_int: {safe_int(v)!r:5} safe_float: {safe_float(v)!r}")
    print(safe_int("abc", default=0), safe_int("", default=-1))

実行結果（Python 3.11.15）：

'12'       -> safe_int: 12    safe_float: 12.0
' 42\n'    -> safe_int: 42    safe_float: 42.0
'1,000'    -> safe_int: 1000  safe_float: 1000.0
'１２３'      -> safe_int: 123   safe_float: 123.0
'１，０００'    -> safe_int: 1000  safe_float: 1000.0
'12.0'     -> safe_int: 12    safe_float: 12.0
'1e3'      -> safe_int: 1000  safe_float: 1000.0
'12.5'     -> safe_int: None  safe_float: 12.5
''         -> safe_int: None  safe_float: None
None       -> safe_int: None  safe_float: None
'abc'      -> safe_int: None  safe_float: None
'0x1F'     -> safe_int: None  safe_float: None
True       -> safe_int: None  safe_float: None
7          -> safe_int: 7     safe_float: 7.0
3.0        -> safe_int: 3     safe_float: 3.0
3.7        -> safe_int: None  safe_float: 3.7
'inf'      -> safe_int: None  safe_float: None
0 -1

設計上の判断は次のとおりです。用途に合わせて調整してください。

数値を文字列にする：str()とf文字列の書式

文字列と数値をつなぐ時のTypeError

print("合計: " + 100)

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

Python は文字列と数値を自動ではつなぎません。str() で文字列にするか、f文字列を使います。

"3" + "2" は 5 ではなく "32" になります。 input() で受け取った値は文字列なので、計算する前に int() か float() を通します。

書式を指定して文字列にする

bytes を文字列にする時は str() ではなく decode() を使います。 str(b"abc") は "b'abc'" という表示用の文字列になるためです。

int()の切り捨てとround()の違い

小数を整数にする方法は複数あり、負の数と .5 の扱いが違います。

int() は四捨五入ではなく切り捨てで、round() は「ちょうど半分」の時に偶数側へ丸めます。 round(2.5) が 2、round(3.5) が 4 になるのはこのためです。

学校で習う四捨五入（0.5 は常に切り上げ）をしたい時は decimal モジュールを使います。

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

print(int(Decimal("2.5").quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_HALF_UP)))
print(Decimal("2.675").quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP))

実行結果：

3
2.68

Decimal には文字列で値を渡すのがポイントです。float を直接渡すと、内部の誤差ごと取り込まれます。

変換時に出るほかの例外も確認しました。

最後の行のとおり、文字列と整数の相互変換には既定で 4300 桁の上限があります（sys.get_int_max_str_digits() の戻り値が 4300 でした）。

bool型への変換：bool("False")はTrueになる

bool() は「中身が空かどうか」で判定します。文字列の内容は見ません。

False になるのは 0、空文字、空のコンテナ、None だけと覚えておくと判断しやすくなります。

設定ファイルや環境変数の "False" を真偽値として読みたい時は、文字列の内容を比べる関数を用意します。

def to_bool(text):
    t = str(text).strip().lower()
    if t in ("true", "1", "yes", "on"):
        return True
    if t in ("false", "0", "no", "off", ""):
        return False
    raise ValueError(f"真偽値として読めません: {text!r}")


for v in ["True", "False", "false", " 0 ", "yes", "off", ""]:
    print(f"{v!r:9} bool(): {bool(v)!s:5} to_bool(): {to_bool(v)}")
try:
    to_bool("maybe")
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

実行結果：

'True'    bool(): True  to_bool(): True
'False'   bool(): True  to_bool(): False
'false'   bool(): True  to_bool(): False
' 0 '     bool(): True  to_bool(): False
'yes'     bool(): True  to_bool(): True
'off'     bool(): True  to_bool(): False
''        bool(): False to_bool(): False
ValueError: 真偽値として読めません: 'maybe'

list・tuple・set・dictの相互変換

コンテナ同士の変換

set は順番を持たないため、set("aab") の表示順は実行のたびに変わることがあります（手元では {'b', 'a'} でした）。順番が大事な時は dict.fromkeys() か sorted() を使います。

文字列とリストの変換

join() は文字列のリストだけを受け取ります。 数値のリストは map(str, ...) で文字列にしてから渡します。

「リストの形をした文字列」を元に戻す

str([1, 2, 3]) で作った文字列 "[1, 2, 3]" は、list() では元に戻りません（1文字ずつに分かれます）。用途に応じて次のどちらかを使います。

import ast
import json

print(json.dumps({"a": 1, "b": [1, 2], "c": None, "d": True}))
print(json.loads('{"a": 1, "b": [1, 2]}'))
print(ast.literal_eval("[1, 2, 3]"))
print(ast.literal_eval("{'a': 1}"))

実行結果：

{"a": 1, "b": [1, 2], "c": null, "d": true}
{'a': 1, 'b': [1, 2]}
[1, 2, 3]
{'a': 1}

計算の中で自動的に起きる型変換

明示的に関数を呼ばなくても、数値同士の計算では型が変わります。

/ の結果は常に float です。整数の結果が欲しい時は // を使うか、int() を通します。一方で、文字列と数値の間では自動変換は起きず、TypeError になります。

よくある質問

Q. input() で受け取った数字を足したら、つながった文字列になりました。 A. input() の戻り値は文字列です。"3" + "2" は "32" になります。int(input()) や float(input()) のように、計算の前に数値へ変換します。入力に数字以外が来る可能性があるなら、try / except ValueError で囲みます。

Q. int("12.5") がエラーになります。小数の文字列を整数にするには？ A. 一度 float にしてから int にします。int(float("12.5")) は 12（切り捨て）、round(float("12.5")) は 12（ちょうど半分は偶数側）です。0.5 を常に切り上げたい時は Decimal の ROUND_HALF_UP を使います。

Q. 変換する前に、数字かどうかを調べる方法はありますか？ A. str.isdigit() や isdecimal() がありますが、"-12" や "12.5" は False になり、"²" のように isdigit() が True でも int() が通らない文字もあります。「try で変換して、except ValueError で既定値にする」形が確実です。この記事の safe_int をそのまま使えます。

Q. 型を確認するには？ A. type(値) で型が分かり、isinstance(値, int) で判定できます。なお isinstance(True, int) は True になります（bool は int の一種のため）。

まとめ

• str() と bool() はどの型でも通り、int() と float() は数値・文字列・bool だけ、list()・tuple()・set() は繰り返せる値だけを受け取る
• ValueError は中身が読めない、TypeError は型が受け取れない。 None を渡した時は TypeError になる
• ValueError: invalid literal for int() with base 10 は末尾のクォートの中身を見る。 小数点は int(float())、カンマは replace()、空文字は既定値で対応する
• 全角数字・前後の空白・アンダースコア区切りは int() が読める。 カンマ・小数点・指数表記・0x 付きは読めない
• int() は切り捨て、round() はちょうど半分で偶数側へ。 常に切り上げたい時は Decimal と ROUND_HALF_UP
• bool("False") は True。 文字列の内容で判定したい時は to_bool のような関数を用意する
• 変換できない入力が来る箇所は、safe_int のように try / except と既定値で受け止める

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