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]} # Crea
首先,我们需要使用pandas来读取数据表。这里假设我们有一个名为data.csv的CSV文件,其中包含了一个名为float_column的浮点数列。我们可以使用pandas.read_csv()函数来读取这个文件: import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv('data.csv')# 显示数据表的前几行print(df.head()) 这段代码将读取data....
pandas 0.24+ 转换带有缺失值的数字的解决方案: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,7500000.0, np.nan]}) print (df['column name']) 0 7500000.0 1 7500000.0 2 NaN Name: column name, dtype: float64 df['column name'] = df['column name'].astype(np.int64) ValueError:无法将非有限...
‘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。
map(int) 执行效果与上一个方法一样。但在pandas.map里可以使用函数,对每个值进行判断如果是空值则返回pd.NA,否则转换为int类型。 >>>df['A'].map(lambdax: pd.NAifpd.isna(x)elseint(x)) 0112233<NA>4<NA>5<NA>64758697108119Name: A, dtype: object ...
我正在尝试使用python pandas读取CSV文件,在结果数据帧中,一列作为float64数据类型而不是int64返回。但我可以看到,在现有的CSV文件中,大多数值都是数字,而有些是空值 df = pd.read_csv(file) dh.head(3) Name State Id SFO CA 123.0 JFK NY 152.0 CHG IL NaN ABC AZ NaN df.dypes Name Object State ...
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: ...
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') ...
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in...pandas 写入excel 转换Url链接的两种方法 有时我们把pandas的DataFrame 写入excel时, ...
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