pandas float转为int 文心快码BaiduComate 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...
你可以先使用dropna()或fillna()方法处理缺失值,或者使用条件语句排除非数值数据。 importpandasaspd# 创建一个包含浮点数和缺失值的 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1.0,2.2,None],'B':[None,5.5,6.8]})# 处理缺失值df.fillna(0,inplace=True)# 将列 A 的数据类型转换为整数df['A']=df['A'].astyp...
>>> df['A'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' >>> df['B'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(int) ValueError...
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') object转int 当一个series中是既有...
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，...
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, ...
# downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 复制 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'month':[2,3],'day':[4,5]})df[...
###按照惯例导入两个常用的数据处理的包,numpy与pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd# 从csv文件读取数据,数据表格中只有5行,里面包含了float,string,int三种数据python类型,也就是分别对应的pandas的float64,object,int64# csv文件中共有六列,第一列是表头,其余是数据。df = pd.read_csv("sales_data_types.cs...
###按照惯例导入两个常用的数据处理的包,numpy与pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd# 从csv文件读取数据,数据表格中只有5行,里面包含了float,string,int三种数据python类型,也就是分别对应的pandas的float64,object,int64# csv文件中共有六列,第一列是表头,其余是数据。df = pd.read_csv("sales_data_types.cs...
df['money_float'] = df['money'].apply(convert_currency) 红框为转换后数据 3.Pandas内置函数 Pandas的astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段,那就是Pandas的一些辅助函数。 3.1to_numeric # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 5]}) ...