在数据清洗过程中,经常需要将数据类型从浮点数转换为整数,特别是在处理某些应该是整数类型的数据(如人数、次数等)时。 importpandasaspd# 创建一个包含浮点数的 DataFramedf=pd.DataFrame({'PeopleCount':[200.0,300.5,400.0],'EventCount':[10.0,15.0,20.0]})# 将所有列的数据类型转换为整数df=df.astype(int)#...
输出应该显示float_column列的数据类型已经变成了int32或int64(具体取决于你的系统和Pandas版本)。 (可选)处理转换过程中可能出现的异常: 数据溢出:如果你的浮点数超出了int类型的表示范围,将会发生数据溢出。例如,对于32位整数,最大值为2,147,483,647。如果浮点数大于这个值,转换将会失败。为了避免这种情况,你可...
转换 float 类型为整型时，需先解决空值问题。使用 pandas 的 astype 函数进行转换，但若数据中存在空值，直接转换可能会失败。转换 object 类型为整型，数据中可能包含多种数据类型，包括数字和字符串。在这样的情况下，数据类型为 object。要将其转换为整型，使用 pandas 的 to_numeric 函数是必要的，...
Converting float to integer may impact performance, especially with large datasets, due to the change in memory usage. NaN values in float columns must be handled before conversion, as integers do not support NaN. Quick Examples of Pandas Convert Float to Integer ...
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') ...
我试图从SQL数据库中提取信息到Python。数据库的两列是数字,主要采用浮点格式。我的问题出现在超过6位的数字上,read_sql_query将它们读取为int,这样小数就不会出现在数据帧中。例如,如果SQL中的数据库如下所示: 将数据库设置为Python后,数据帧如下所示: ...
Pandas のDataFrame-astype(int)およびto_numeric()メソッドで浮動小数点floatを整数intに変換するメソッドを示します。 ADVERTISEMENT まず、NumPyライブラリを使用してランダム配列を作成し、それをDataFrameに変換します。 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5)*5)print...
python怎么把object转为float pandas object转int 译者:山阴少年 1.显示已安装的版本 输入下面的命令查询pandas版本: In [7]:pd.__version__Out[7]: 0.24.2 1. 如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本,你可以使用show_versions()函数: In [9]:pd.show_versions()INSTALLED VERSIONS --- commit: None pyt...
# Change to integer, or where not possible, float for col in cols: try: df[col] = df[col].astype('int') continue except ValueError: pass try: df[col] = df[col].astype('float') except ValueError: pass # Check if manipulation was successful ...
float- NumPy float类型,支持缺失值。 int- NumPy整数类型,不支持缺失值。 'Int64'- pandas可空的整数类型。 object- 用于存储字符串(和混合类型)的NumPy类型。 'category'- pandas分类类型,支持缺失值。 bool- NumPy布尔类型,不支持缺失值(None变为False,np.nan变为True)。