Pandas Convert Float to int (Integer) Use pandasDataFrame.astype()function to convert float to int (integer), you can apply this on a specific column. Below example convertsFeecolumn toint32fromfloat64. You can also usenumpy.dtypeas a param to this method. ...
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...
Hence, we will use the data frame round() method along with the astype() method for converting the float value to an integer value and getting the round-off result of these values.Let us assume that we have a value of 1.6 the round method will convert this value into 2 whereas the ...
我得到ValueError: cannot convert float NaN to integerfor following: df = pandas.read_csv('zoom11.csv') df[['x']] = df[['x']].astype(int) “x”是 csv 文件中的一列,我无法在文件中发现任何浮点 NaN,而且我不明白错误或为什么会得到它。 当我将该列读取为字符串时,它的值如 -1,0,1,…...
2.将float转化为int df['test']=df['test'].apply(np.int64) 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 Name: test, dtype: int64 <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> Pro...
Thedf.astype(int)converts Pandasfloattointby negelecting all the floating point digits. df.round(0).astype(int)rounds the Pandasfloatnumber closer to zero. This method provides functionality to safely convert non-numeric types (e.g. strings) to a suitable numeric type. ...
如果想把变量转换为数值类型(int,float),还可以使用pandas的to_numeric函数 DataFrame每一列的数据类型必须相同,当有些数据中有缺失,但不是NaN时(如missing,null等),会使整列数据变成字符串类型而不是数值型,这个时候可以使用to_numeric处理 #创造包含'missing'为缺失值的数据tips_sub_miss=tips.head(10)tips_sub...
df = df.astype('int') # Example 3: Convert single column to int dtype df['Fee'] = df['Fee'].astype('int') # Example 4: Convert "Discount" from Float to int df = df.astype({'Discount':'int'}) # Example 5: Converting multiple columns to int ...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
可以看到国家字段是object类型,受欢迎度是int整数类型,评分与向往度都是float浮点数类型。而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 import pandas as pddf = pd.read_exce...