将浮点数的数据框转换为熊猫中的整数？

Posted 2023-03-12

【中文标题】将浮点数的数据框转换为熊猫中的整数？

【英文标题】：Convert dataframe of floats to integers in pandas?

【发布时间】：2020-02-07 05:49:27

【问题描述】：

如何将我的 pandas 数据帧的每个数字元素转换为整数？我没有在网上看到任何关于如何做到这一点的文档，鉴于 Pandas 如此受欢迎，这令人惊讶......

【问题讨论】：

类似这样的东西 - ***.com/questions/21291259/… ?

【参考方案1】：

如果您有一个整数数据框，只需直接使用astype。

df.astype(int)

如果没有，请先使用select_dtypes 选择数字列。

df.select_dtypes(np.number).astype(int)

---

df = pd.DataFrame('col1': [1.,2.,3.,4.], 'col2': [10.,20.,30.,40.])

   col1  col2
0   1.0  10.0
1   2.0  20.0
2   3.0  30.0
3   4.0  40.0

>>> df.astype(int)

   col1  col2
0     1    10
1     2    20
2     3    30
3     4    40

【参考方案2】：

您可以为此使用apply：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame('A':np.arange(1.0, 20.0), 'B':np.arange(101.0, 120.0))
print(df)
       A      B
0    1.0  101.0
1    2.0  102.0
2    3.0  103.0
3    4.0  104.0
4    5.0  105.0
5    6.0  106.0
6    7.0  107.0
7    8.0  108.0
8    9.0  109.0
9   10.0  110.0
10  11.0  111.0
11  12.0  112.0
12  13.0  113.0
13  14.0  114.0
14  15.0  115.0
15  16.0  116.0
16  17.0  117.0
17  18.0  118.0
18  19.0  119.0

df2 = df.apply(lambda a: [int(b) for b in a])
print(df2)

     A    B
0    1  101
1    2  102
2    3  103
3    4  104
4    5  105
5    6  106
6    7  107
7    8  108
8    9  109
9   10  110
10  11  111
11  12  112
12  13  113
13  14  114
14  15  115
15  16  116
16  17  117
17  18  118
18  19  119

更好的方法是在系列级别更改类型：

for col in df.columns:
    if df[col].dtype == np.float64:
        df[col] = df[col].astype('int')

print(df)

     A    B
0    1  101
1    2  102
2    3  103
3    4  104
4    5  105
5    6  106
6    7  107
7    8  108
8    9  109
9   10  110
10  11  111
11  12  112
12  13  113
13  14  114
14  15  115
15  16  116
16  17  117
17  18  118
18  19  119

【参考方案3】：

试试这个：

column_types = dict(df.dtypes)
for column in df.columns:
    if column_types[column] == 'float64':
        df[column] = df[column].astype('int')
        df[column] = df[column].apply(lambda x: int(x))