使用astype()方法可以轻松完成这一转换。 importpandasaspd# 创建一个包含浮点数的 DataFramedf=pd.DataFrame({'Feature1':[1.5,2.5,3.5],'Feature2':[4.5,5.5,6.5]})# 将所有列的数据类型转换为整数df=df.astype(int)# 查看结果print(df) Python Copy Output: 以上是使用 Pandas 的astype()方法将浮点数转...
Python program to round when converting float to integer# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = {'a':[4.5,6.7,6.4,2.4,7.5]} # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame(d) # Display Original df print("Original...
在Pandas中,将DataFrame中的浮点数(float)列转换为整数(int)列可以通过几种方式实现。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 读取或创建一个包含浮点数的pandas DataFrame 首先,我们需要有一个包含浮点数的DataFrame。这可以通过读取一个CSV文件或使用Pandas的DataFrame构造函数来创建。 python import pandas as pd # 创建一...
Use pandas DataFrame.astype(int) and DataFrame.apply() methods to cast float column to integer(int/int64) type. I believe you would know float is bigger
多多少少带点迷惑性,在python中空值使用None填充,而在更多的数据科学中使用的是np.nan,更令人奇怪的是np.nan是浮点型数据,在pandas模块为了解决这种情形,也设置了一个空类型属性`pandas.NA(以下称为pd.NA),在pandas中能够更好的适应数据的变化。 >>>None==None ...
float转int 当一个series中是float类型,如果某行中是有空值的,使用astype=int转换无法转换成int类型,此时需要先处理空值后, 再转类型。 importnumpyasnpimportpandasaspds=pd.Series([1.34,4.23,5.45,6.22,8.21,np.nan])s=s.fillna('0').astype('int32',errors='ignore') ...
df['Average']=df['Average'].fillna(0).astype(int)print(df) 以上代码通过使用Pandas库,首先创建了一个数据集,其中包含了学生的姓名和对应的数学、英语和科学成绩。然后,使用mean函数计算了每个学生的平均成绩,并将结果保存在Average列中。接着,使用fillna函数将Na...
pandas 0.24+ 转换带有缺失值的数字的解决方案: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,7500000.0, np.nan]}) print (df['column name']) 0 7500000.0 1 7500000.0 2 NaN Name: column name, dtype: float64 df['column name'] = df['column name'].astype(np.int64) ValueError:无法将非有限...
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...
python 3.8 pandas >=1.2.4 / 数据需求 数据如下,需要将其中的浮点型数据转换为整型数据。 df = pd.DataFrame( { 'A': [1., 2., 3., None, np.nan, , 4., 5., 6., 7., 8., 9.], 'B': [1., 2., 3., None, None, None, 4., 5., 6., 7., 8., 9.], ...