importpandasaspd# 创建一个包含浮点数的 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1.9,2.5,3.1],'B':[4.7,5.2,6.5]})# 将列 A 的数据类型转换为整数前进行四舍五入df['A']=df['A'].round().astype(int)# 查看结果print(df) Python Copy Output: 3. 处理非数值数据 在使用astype()方法将浮点数转换为整...
print("转换后的DataFrame:")print(df) 1. 2. 流程图 下面是整个转换过程的流程图,帮助我们更清晰地理解数据转换的步骤。 开始导入Pandas库创建示例DataFrame应用转换方法验证转换结果结束 序列图 为了更加形象地展示这个过程,我们也可以使用序列图表示与数据的交互过程: PandasPythonUserPandasPythonUser导入Pandas创建Dat...
python print(df.dtypes) 输出应该是: text A int32 dtype: object 5. 如果需要,将转换后的DataFrame保存或进行后续处理 转换后的DataFrame可以进行进一步的数据处理或保存为文件。例如,可以将其保存为CSV文件: python df.to_csv('output.csv', index=False) 注意事项 在进行数据类型转换之前,确保列中没有...
这个不太能实现,nan本来就是浮点数的类型,可以把它替换为最大的32位int数:2147483647。使用方式: df = df.replace(np.nan, 2147483647) 然后再进行类型转换 有用1 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 字节的 trae AI IDE 不支持类似 vscode 的 ssh remote 远程开发怎么办? 尝试一下字节的 trae AI IDE ([...
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 = [] for p2 in k2: ...
综上所述,将float转换为int可以使用强制类型转换、math模块函数或内置函数round(),具体选择方法根据需求场景和精度要求进行选择。腾讯云提供了腾讯云函数和腾讯云无服务器云函数来满足开发者的计算需求,同时还有腾讯云弹性MapReduce提供大数据处理能力。 相关搜索: js float转int dataframe float转int pandas float转int mysq...
1回答 如何将Float转换为Integer? 、 我被困在下面的函数中将浮点数转换为整数--它从来没有涉及到v.to_int (对不起,我是Ruby语言的新手,它是一种简单的编码)。我想要实现的是-当Integer期望在特定的位置上时-强制转换和截断为Integer,无论那里出现什么(通常是浮点型)。else end v.id.to_s when Integer ...
首先,确保你的Python环境中已经安装了Pandas库。可以通过以下命令进行安装: pipinstallpandas 1. 2. 示例数据 我们可以创建一个包含浮点数的DataFrame作为示例: importpandasaspd# 创建示例DataFramedata={'A':[1.23,4.56,7.89],'B':[0.12,0.34,0.56],'C':[9.87,6.54,3.21]}df=pd.DataFrame(data)print("原始...
If some NaN s in columns need replace them to some int (eg 0 ) by fillna , because type NaN 是float: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,np.nan]}) df['column name'] = df['column name'].fillna(0).astype(np.int64) print (df['column name']) 0 7500000 1 0 Name: ...
我认为您需要^{}首先,因为float不能强制转换为int:data_df['grade'] = pd.to_numeric(data_df['grade']).astype(int) 另一个解决方案首先转换为float,然后转换为int:data_df['grade'] = data_df['grade'].astype(float).astype(int) 样品:data_df = pd.DataFrame({'grade':['10','20','17.44'...