วิธีแปลง float เป็น ints ใน pandas

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อแปลงคอลัมน์ใน Pandas DataFrame จากทศนิยมเป็นจำนวนเต็ม:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: แปลงคอลัมน์จาก Float เป็น Integer

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าดังต่อไปนี้:

 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

เราจะเห็นว่าคอลัมน์ คะแนน และคอลัมน์ ช่วยเหลือ มีประเภทข้อมูลลอยตัว

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลงคอลัมน์ จุด ของการลอยเป็นจำนวนเต็ม:

 #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

เราจะเห็นได้ว่าตอนนี้คอลัมน์ จุด เป็นจำนวนเต็ม ในขณะที่คอลัมน์อื่นๆ ทั้งหมดยังคงไม่เปลี่ยนแปลง

ตัวอย่างที่ 2: แปลงหลายคอลัมน์เป็นจำนวนเต็ม

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลงหลายคอลัมน์ของ DataFrame จากทศนิยมเป็นจำนวนเต็ม:

 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

เราจะเห็นว่าคอลัมน์ คะแนน และคอลัมน์ ช่วยเหลือ ได้ถูกแปลงจากจำนวนลอยเป็นจำนวนเต็มแล้ว

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการแปลงไฟล์ทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีแปลงคอลัมน์ Pandas DataFrame เป็นสตริง
วิธีแปลงการประทับเวลาเป็นวันที่/เวลาใน Pandas
วิธีแปลง DateTime เป็นวันที่ใน Pandas