你是对的,astype(int)向零转换: ‘integer’ 或‘signed’:最小的有符号 int dtype 来自pandas.to_numeric 文档(链接自astype()用于数字转换)。 如果要取整,需要做一个float取整,然后转成int: df.round(0).astype(int) 根据您的需要使用其他舍入函数。
在可能的情况下,尽量使用无损转换。例如,将浮点数转换为整数时,可以使用round()函数先四舍五入,然后再进行转换。 import numpy as np arr = np.array([1.2, 2.3, 3.4], dtype=float) rounded_arr = np.round(arr).astype(int) print(rounded_arr) # 输出:[1 2 3] 复制代码 如果您需要保留小数部分,...
如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围,一个长整数被返回。 In [1]: int('12',16) Out[1]: 18 1. 2. 11 次幂 base为底的exp次幂,如果mod给出,取余 In [1]: pow(3, 2, 4) Out[1]: 1 1. 2. 12 四舍五入 四舍五入,ndigits代表小数点后保留几位:...
上述代码中,通过调用numpy库的round函数对浮点数进行四舍五入,并使用astype方法将结果转换为整数类型。 方法四:使用map函数转换 Python内置的map函数可以用于对可迭代对象中的元素逐个应用某个函数。我们可以利用这个特性,将int函数应用到浮点数组的每个元素上,实现浮点数组转整数数组的操作。 # 引用形式的描述信息:使用...
>>> int(a) 3 (2)四舍五入 >>> round(3.25); round(4.85) 3.0 5.0 (3)向上取整 >>> import math >>> math.ceil(3.25) 4.0 >>> math.ceil(3.75) 4.0 >>>math.ceil(4.85) 5.0 27、删除 DataFrame表的最后一行的正确方法 df.drop([len(df)-1],inplace=True) ...
floor(df['s'][k])#，小于-0.5，向上取整df['s']=df['s'].astype(int)#将float转换为int...
loadData = np.array(res).astype('int')# 数据格式:i Xi Yicoordinates = loadData[:,1::]returncoordinates# 子程序:计算各城市间的距离,得到距离矩阵defgetDistMat(nCities, coordinates):# custom function getDistMat(nCities, coordinates):# computer distance between each 2 CitiesdistMat = np.zeros...
请注意,我们正在使用astype(int)将最终答案四舍五入为整数。这些新创建的列的前五行应该如下所示: 图3.30:不同年龄组的实际计数 表达式df.groupby('state')给我们一个GroupBy对象,将我们的数据集聚合成不同的组,每个组对应'state'列中的唯一值。然后我们可以在该对象上调用sum()并检查相关的列: ...
# 使用round函数进行四舍五入,然后转换为整数df['price_int'] = df['price'].round().astype(int)# 显示转换后的数据表print(df.head()) 如果你想要直接截断小数部分(即不进行四舍五入),可以使用floor或ceil函数: import numpy as np# 向下取整df['price_floor'] = np.floor(df['price']).astype(...
def get_pixels_hu(slices):image = np.stack([s.pixel_array for s in slices])# Convert to int16 (from sometimes int16),# should be possible as values should always be low enough (<32k)image = image.astype(np.int16)# Set outside-of-scan pixels to 0# The intercept is usually -102...