Python program to round when converting float to integer# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = {'a':[4.5,6.7,6.4,2.4,7.5]} # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame(d) # Display Original df print("Original...
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...
在pandas里有几种方法可以转换数据类型,这里试用一些方法,将每列都转换成int类型: >>>df['A'].astype(int) TypeError ...TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like objectora number,not'NoneType'>>>df['B'].astype(int)ValueError...ValueError: Cannot convert non-finite values (NA...
‘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。
Pandas中进行数据类型转换有二种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 1.使用astype()函数进行强制类型转换 1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转int类型 df['金额'].astype('int') ...
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: ...
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。
Pandas中进行数据类型转换有二种基本方法: 使用astype()函数进行强制类型转换 使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 1.使用astype()函数进行强制类型转换 1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转int类型 df['金额'].astype('int') ...
使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime() 1.使用astype()函数进行强制类型转换 1.1转float类型 df['金额'].astype('float') 1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime
numbers float64 dtype: object numbers 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 方法三:使用apply()函数 利用apply()函数,可以对指定列的每个元素进行自定义的操作。我们可以定义一个lambda函数,将每个元素转换成整数。 importpandasaspd# 创建DataFrame对象data={'numbers':['1','2','3'...