如何在 pandas 中将浮点数转换为整数

您可以使用以下语法将 pandas DataFrame 中的列从浮点数转换为整数：

 df[' float_column '] = df[' float_column ']. astype (int)

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：将列从浮点转换为整数

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   ' points ': [25.2, 27.0, 14.5, 17.6, 20.7],
                   ' assists ': [5.1, 7.7, 10.3, 8.6, 9.5]})

#view data types for each column
df. dtypes

player object
float64 points
assist float64
dtype:object

我们可以看到得分和助攻列都有浮点数据类型。

以下代码展示了如何将浮点数的点列转换为整数：

 #convert 'points' column to integer
df[' points '] = df[' points ']. astype (int)

#view data types of each column
df. dtypes

player object
int32 dots
assist float64
dtype:object

我们可以看到点列现在是一个整数，而所有其他列保持不变。

示例 2：将多列转换为整数

以下代码显示如何将 DataFrame 的多列从浮点转换为整数：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   ' points ': [25.2, 27.0, 14.5, 17.6, 20.7],
                   ' assists ': [5.1, 7.7, 10.3, 8.6, 9.5]})

#convert 'points' and 'assists' columns to integer
df[[' points ', ' assists ']] = df[[' points ', ' assists ']]. astype (int)

#view data types for each column
df. dtypes

player object
int32 dots
assists int32
dtype:object

我们可以看到得分和助攻列都已从浮点数转换为整数。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见转换：

如何将 Pandas DataFrame 列转换为字符串
如何在 Pandas 中将时间戳转换为日期/时间
如何将 DateTime 转换为 Pandas 中的日期