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()方法将浮点数转换为整数的详细介绍和示例。通过这些示例...
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...
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: i2.append(p2)...
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。 import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series( [1.34,4.23,5.45,6.22,8.21, np.nan] ) s = s.fillna('0').astype('int32' , errors='ignore' ) obje...
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 ...
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
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...
解决Python中ValueError: cannot convert float NaN to integer错误,需检查数据中NaN值并用Numpy或Pandas处理。示例代码展示如何用Pandas计算学生成绩平均值,处理NaN并转整数,避免错误。
EN当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to...