在将浮点型列转换为整型列之前,你需要先处理NaN值。你可以选择将NaN值填充为一个特定的整数值(如0或其他适当的值),或者保留NaN值(使用pandas的扩展整数类型Int64Dtype)。 将float类型转换为int类型: 处理完NaN值后,你可以使用astype()方法将浮点型列转换为整型列。 下面是具体的代码示例: python import panda
尝试将我的列格式化为 1.0 2.0 3.0 的 INT 会导致我使用数据的方式出现问题。我尝试的第一件事是df['Severity'] = pd.to_numeric(df['Severity'], errors='coerce')。虽然这看起来最初是有效的,但当我写入 csv 时,它又恢复为浮点数。接下来我尝试使用,df['Severity'] = df['Severity'].astype(int)...
或者为字符串“infer”,此时会在合适的等价类型之间进行向下转换,比如float64 to int64 if possible。 2.示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd a=np.arange(100,dtype=float).reshape((10,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan a[6,0]=100.0d=...
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...
pandas读取表格,会把表格中的空单元格置为float类型的Nan值,会导致数字型字符串列的数据类型从原始的str类型自动转换为float类型,如下图所示: 读取的效果: 从上图可看出,pandas读取excel时,遇到空白单元格会自动置为nan值,float型。 导致原始表格中的文本类型的social_code(社会信用代码)和 telno(手机号)从原始的...
发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可以在read_csv指定我们想要的数据类型。
拯救pandas计划(12)——转换包含np.nan的float64类型列为int64类型 最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas,转而投向其他的数据操作库,身为一个数据工作者,基本上是张口pandas,闭口pandas了,故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。 系列文章说明: ...
Use.fillna()to replace the NaN values with integer value zero. For Exampledf['Fee']=df['Fee'].fillna(0).astype(int)method. # Convert "Fee" from float to int and replace NaN valuesdf['Fee']=df['Fee'].fillna(0).astype(int)print(df)print(df.dtypes) ...
1.将float转化为str df['test']=[1,2,3,4,5,6,7,np.nan,np.nan] df['test']=df['test'].apply(str) 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 5.0 5 6.0 6 7.0 7 nan 8 nan <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> <class 'str'> ...
numpy.floating float16, float32, float64, float128 numpy.integer int8, int16, int32, int64 numpy.unsignedinteger uint8, uint16, uint32, uint64 numpy.object_ object_ numpy.bool_ bool_ numpy.character bytes_, str_ 相比之下,R 语言只有少数几种内置数据类型:integer、numeric(浮点数)、character...