我得到 ValueError: cannot convert float NaN to integer for 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...
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 ... ValueError: Cannot convert non-finite ...
import pandas as pd# 创建一个DataFramedf= pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4.5, 5.5, 6.5],'C': ['7','8','9'] })# 将列A转换为float类型df['A'] =df['A'].astype(float)# 将列C转换为int类型df['C'] =df['C'].astype(int)print(df.dtypes) AI代码助手复制代码 输出...
importpandasaspd# 创建一个示例的DataFramedata={'A':['1','2','3','4'],'B':['5.0','6.5','7.9','8.1'],}df=pd.DataFrame(data)# 输出原始DataFrameprint("原始DataFrame:")print(df)# 方法一:使用astype()方法进行转换df['A']=df['A'].astype(int)df['B']=df['B'].astype(float)....
Convert in NumPy Arrays If you’re working with NumPy arrays, you can convert all float elements to integers: import numpy as np float_array = np.array([1.5, 2.7, 3.9]) int_array = float_array.astype(int) print(int_array) # Output: [1 2 3] ...
运行上述代码,结果程序抛出异常:IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer,这个异常告诉我们 Pandas 中的空值 NaN 不可以被转为整数,实际上正是如此,NaN 的类型是 float,缺失无法被转为整数型,所以转换不会成功,程序自然就会报错。
int 整数类型 float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df =...
read_csv() 在Python中,导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。...parse_float:可选,一个函数,用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int:可选,一个函数,用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...它的参数和用法与read_csv方法类似。 read_table read_table...
问在pandas python中将指数或科学数字转换为整数EN在编程中，有时我们需要将数字转换为字母，例如将数字...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'value': ['￥1,234.56', '￥789.01', '￥345.67']}) def convert_to_float(value): return np.float64(value.replace('￥', '').replace(',', '')) df['value'] = df['value'].apply(convert_to_float) print(df) print(df...