如何将 pandas dataframe 列转换为 int

您可以使用以下语法将 pandas DataFrame 的列转换为整数类型：

 df[' col1 '] = df[' col1 ']. 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', '20', '14', '16', '27'],
                   ' assists ': ['5', '7', '7', '8', '11']})

#view data types for each column
df. dtypes

player object
points object
assists object
dtype:object

我们可以看到当前没有任何列具有整数数据类型。

以下代码显示了如何将 DataFrame 的“points”列转换为整数类型：

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

#view data types of each column
df. dtypes

player object
int64 dots
assists object
dtype:object

我们可以看到“points”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

以下代码展示了如何将 DataFrame 的多列转换为整数：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   ' points ': ['25', '20', '14', '16', '27'],
                   ' assists ': ['5', '7', '7', '8', '11']})

#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
int64 dots
assists int64
dtype:object

我们可以看到“points”和“passes”列已转换为整数，而“player”列保持不变。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见转换：

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