pandas dataframe遍历时数据类型为float无法遍历 报错:TypeError: 'float' object is not subscriptable https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/how-to-convert-float-to-int-in-pandas-dataframe/ 转化为int之后,再用列表填充,遍历列表 k2 = pd.to_numeric(stock_a_all_pb_df.values[-1, 1:], downcast='integer') i2 = []...
我想要一个DataFrame,比方说大小N*K,我想要一些列是Float64,而其他列是Int64。是否有一种特定的方法来定义允许我这样做的DataFrame?这是我目前的做法:df[:,K-2] = convert(Array{Int64,1}, df[:,K-2]) df[:,K-1] = convert(Array{Int64,1}, df[:,K- ...
if int(data.loc[i,'c']) > 200: print('ok') 1. 2. 3. 抛出错误如下: ValueError: cannot convert float NaN to integer 无法将浮点NaN转换为整数 1. 2. 3. 查看一下Nan的类型: import numpy as np print(type(np.nan)) 1. 2. 显示结果: <class 'float'> 1. np.nan是一个float类型,查...
Method 1 : Convert float type column to int using astype() method Here we are going to convert the float type column in DataFrame to integer type using astype() method. we just need to pass int keyword inside this method. Syntax: python dataframe['column'].astype(int) where, dataframe ...
Python提供了一个内置函数int()来将字符串或浮点数转换为整数。我们可以使用该函数来将科学计数法表示的数字转换为整数。 下面是一个示例代码,演示了如何使用int()函数将科学计数法转换为整数。 # 将科学计数法转换为整数的函数defconvert_scientific_to_integer(scientific_notation):integer_value=int(float(scientific...
df[float_cols] = df[float_cols].astype(int) return df ``` 然后我们使用apply()函数转换多个列: ``` df = df.apply(convert_float_columns_to_int, axis=1) ``` 以上是将DataFrame中的多列转换为数字类型的基本方法。Pandas提供了丰富的函数和方法来处理Dataframe中的数据类型,因此我们可以根据实际需求...
sum().reset_index() # >> ValueError: cannot convert float NaN to integer # This used to work on pandas 1.0.3, but breaks on pandas 1.1.0 Problem description On pandas 1.1.0, I'm getting a ValueError exception when calling dataframe.reset_index() under the following conditions: Input ...
t.astype({0: int}, errors=’ignore’) ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 解决方法: 您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer dtype.使用astype之前,您首先需要将不完全等于整数的所有浮点数转换为等于整数值(例如,舍入,截断等). ...
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Now change the Data type of 'score' column from float to int: attempts name qualify score 0 1 Anastasia yes 12 1 3 Dima no 9 2 2 Katherine yes 16 3 3 James no 12 4 2 Emily no 9 5 3 Michael yes 20 6 1 Matthew yes 14 7 1 Laura no 11 8 2 Kevin no 8 9 1 Jonas yes 19...