Pandas astype int不从值中删除小数点
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，astype()是Pandas中的一个方法，用于将数据类型转换为指定的类型。当我们使用astype(int)将数据转换为整数类型时，小数点后的数值会被截断而不是删除。
这种行为是由于整数类型的特性决定的，整数类型只能表示整数值，无法表示小数。因此，当我们将浮点数转换为整数时，小数部分会被舍弃，而不是删除。
这种转换在某些情况下是有用的，例如当我们需要将浮点数列转换为整数列进行计算或分析时。但需要注意的是，由于小数部分被舍弃，可能会导致数据的精度丢失。
对于Pandas astype int的应用场景，可以包括以下情况：
- 数据清洗：当我们需要将包含小数的数据转换为整数时，可以使用astype(int)进行清洗。
- 数据分析：在某些情况下，我们可能只关注数据的整数部分，而不需要小数部分。这时可以使用astype(int)将数据转换为整数类型，以便进行分析和计算。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，其中包括：
- 腾讯云数据万象（COS）：提供了强大的对象存储服务，可用于存储和管理大规模的数据集。
- 腾讯云数据湖分析（DLA）：提供了高性能的数据湖分析服务，支持使用SQL语言进行数据查询和分析。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的云服务，支持使用Hadoop和Spark等开源框架进行数据处理。
以上是关于Pandas astype int不从值中删除小数点的完善且全面的答案。
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1回答
我有一个列表，其中的值应该是number。然而，现在它们是一个对象：
later object
opstarten object
dtype: object
我尝试通过执行以下操作将列更改为str类型：
df_analyse_num[["later"]] = df_analyse_num[["later"]].astype(str)
然而，这似乎不起作用，因为当我分析我的类型时，它仍然是object。
此外，当我尝试将其转换为字符串时，会出现错误。如果我这样做了：
df_analyse_num[["later"]] = df_
浏览 0提问于2017-01-11得票数 0
我正在尝试使用pandas.to_numeric将系列转换为int%s。
df['numeric_col'] = pd.to_numeric(df['numeric_col'], errors='raise')
我弄错了，
Traceback (most recent call last):
File "/home/user_name/script.py", line 86, in execute
data = module(**module_args).execute(data)
File "/home/user
浏览 20提问于2017-08-15得票数 3
df.dtypes
name object
rating object
genre object
year int64
released object
score float64
votes float64
director object
writer object
star object
country object
budget float64
gross float64
company object
runtime
浏览 1提问于2021-07-31得票数 1
我刚从Python开始，在玩Kaggle泰坦尼克号的数据时被困在了一些东西上。
下面是我在ipython笔记本中输入的内容(train.csv来自上面kaggle链接中的泰坦尼克号数据)：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:/fakepath/titanic/data/train.csv")
然后，我继续这样做，以检查“性”专栏中是否有任何不良数据：
df['Sex'].value_counts()
返回：
male 577
female 314
dtype: int64
df['Gend
浏览 5提问于2015-05-17得票数 3
回答已采纳
我的任务是将"Egységár“和”rték“转换为整数。当我尝试这段代码时，我会得到一条错误消息。
数据库
Dátum : object
Kategórianév : object
Terméknév : object
Egységár : object
Mennyiség : float64
Érték : object
Vevőnév : object
Vevő megye : object
Vevő város : object
Bolt megye :
浏览 14提问于2022-03-27得票数 0
3回答
移除数据中带有空格的十进制位
、、、、
得到以下代码
import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.read_excel('FA9th june.xlsx')
df1.head()
Days Amount Repayments Balance
40.0 19 500.00 15 000.00 4 500.00
40.0 19 500.00 0 19 500.00
40.0 9 750.00 2 670.00 7 080.00
40.0 32 500.00 11 500.00 21
浏览 2提问于2020-06-09得票数 2
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1回答
我正在尝试绘制一个时间图，将x的月份和年份和y的值组合在一起。Python正在读取带有小数点的excel数据，因此不允许转换为%m%y。
How python reads my data
0 3.0-2015.0
1 5.0-2015.0
3 6.0-2017.0
...
68 nan-nan
69 nan-nan
70 nan-nan
71 nan-nan'
# Code
import plotly
import plotly.graph_objects as go
import matplo
浏览 7提问于2021-03-04得票数 0
我有一个dataframe df1，它有列srv_val。如果列0000000000中的任何字符串值包含0000000000，则只能使用0替换0000000000。
在dataframe中打印列值
print(srv_val)
0000000089.56
0000000023.45
0000000000.00
0000000000.89
0000000000.56
0000000000.00
预期输出:对于包含0000000000的值，必须将0替换为0000000000
print(src_val)
0000000089.56
0000000023.45
0.00
0.89
0.56
0.0
浏览 4提问于2020-08-18得票数 1
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我有一些分类预测因子(即变量)为0& 1的pandas数据帧，以及一些数值变量。当我把它放到一个stasmodel中时：
est = sm.OLS(y, X).fit()
它抛出：
Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).
我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型
在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但在最后，它仍然显示dtype: object，如
浏览 0提问于2015-11-21得票数 34
数据集以“死亡”作为对象，我需要将其转换为整数。我尝试使用另一个线程的公式，但它似乎不起作用。
******Input:******
data.info()
*****Output:*****
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1270 entries, 0 to 1271
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ ------
浏览 4提问于2022-05-07得票数 0
我试图使用下面的公式将df转换为数据：
output_final_date['Date'] = pd.to_datetime(output_final_date[['Year','Month','Day']].astype(str),format='%Y%m%d%')
但我发现了错误：
ValueError：“b‘’Feb 1978，2,1975总访问时间(分钟)：\n‘”格式不被识别
不知道这个错误是从哪里来的。
我的df的数据如下：
output_final_date.dtypes
Year int
浏览 2提问于2020-02-07得票数 1
我有一个excel文件，内容如下：
gdp gdp (2009)
1929 104.6 1056.7
1930 173.6 962.0
1931 72.3 846.6
我想读入文件并指定第一列(没有标题信息)是一个整数。我不需要B栏
我正在使用下面的代码读取文件
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
gdp = pd.read_excel('gdpfile.xls, skiprows = 2, parse_cols = "A,C")
这读起来很好，除了年份都
浏览 1提问于2018-01-18得票数 1
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我想删除列中的最后一个字符，并将该列转换为浮点数。列类型为object。
我的专栏是这样的：
train['latitude'].head()
-95.369803)
1 -95.369803)
2 -117.07184056399967)
3 -77.86070029399963)
4 -122.419416)
Name: latitude, dtype: object
我试过这段代码，但遇到错误，
train['latitude'] = train['latitu
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
我想在一个列中实现对excel文件的操作，该列有字符串和整数数据，但该列是对象类型。
我的数据在Excel中如下所示：(字符串和数字的组合)
Time Spent
3600
0
None
1800
0
我尝试了下面的代码
if (df['Time Spent']=='None').all():
df['Time Spent'] = 0
else:
df['Time Spent'] = df['Time Spent'].astype('int')/3600
我所犯的错误
Index
浏览 1提问于2019-07-07得票数 3
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在Python (3.9.8版)和numpy (1.20.0版)试图将float64数字转换为int时，我遇到了一种奇怪的情况。它首先计算numpy的fft系数，然后用逆DFT和
x = np.array([1, -4, 2, 2, 1, -4, 6, 2]) # test vector
X = np.fft.fft(x) # calc fft coefficients
到目前为止，结果还不错：
print(X)
[ 6. +0.j 0. +4.j -6.+12.j 0. -4.j 14. +0.j 0. +4.j -6.-12.j 0.
浏览 6提问于2021-11-25得票数 0
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3回答
考虑一下Pandas中的dataframe，其中许多列中有一个列中有两个小数位数。喜欢
13.343.00
12.345.00
98.765.00
如何才能得到一个新的列(浮点)，其中的值仅以1小数格式存储，去掉了14.234(.00)的最后一部分。
所需的输出应该是一个新列，如
13.343
12.345
98.765
浏览 0提问于2019-03-17得票数 3
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我的DataFrame看起来像这样- 37 days 19:07:00
69 days 02:32:00
44 days 00:38:00
14 days 07:30:00
14 days 23:03:00
41 days 16:41:00 我想把这个时间转换成我使用这个代码的几个月- df_new['difference'] = df_new['time'].dt.total_seconds().div(60).astype(int) 这给了我结果，但是对于少于30天的时间，它返回的是0个月，所以我想要这个列的十进制值，而不是绝对数字
浏览 33提问于2019-04-22得票数 1
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在尝试将Pandas中的object (string)列转换为Int32 (允许NA值的整数类型)时，我会得到以下错误。
df.column = df.column.astype('Int32')
TypeError:不能将对象转换为IntegerDtype
我正在使用熊猫版本: 0.25.3
浏览 1提问于2020-02-02得票数 22
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1回答
考虑一下这个简单的例子：
>>> import pandas as pd
>>>
dfA = pd.DataFrame({
"key":[1,3,6,10,15,21],
"columnA":[10,20,30,40,50,60],
"columnB":[100,200,300,400,500,600],
"columnC":[110,202,330,404,550,606],
})
>>> dfA
key columnA columnB colu
浏览 2提问于2020-04-10得票数 1
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我将数据从.csv文件读取到Pandas数据帧，如下所示。对于其中一列，即id，我希望将列类型指定为int。问题是id系列的值缺失/为空。
在读取.csv时，当我尝试将id列转换为整数时，我得到：
df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int})
error: Integer column has NA values
或者，我尝试在阅读后转换列类型，如下所示，但这一次我得到：
df= pd.read_csv("data.csv")
df[['id']] = df[['id&#
浏览 454提问于2014-01-22得票数 277
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我对Kaggle和Python都很陌生，不知道如何转换这个数据集。对于熟悉的人来说，我正在尝试复制泰坦尼克号教程中基于性别的解决方案。
我有：
submission = pd.DataFrame({'PassengerId' : test_data.PassengerId, 'Survived' : final_prediction})
print(submission.head())
这给了我：
`PassengerId Survived 0 892 0.184130 1 893 0.761143 2
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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我正在准备我的数据进行回归。因此，我试图用以下代码将字符串列转换为整数：
train["comment"] = train["comment"].astype(int)
但是我发现了一个错误：
运行文件(‘C:/Users/hayyi/..spyder py3/tem.py’，wdir=‘C:/Users/hayyi/..spyder py3’)回溯(最近一次调用)：
文件“C：\Users\hayyi.spyder-py3\tem.py”，第57行“注释”=.astype(Int)
文件"D:\SpyderUI\MiniConda\envs\spyde
浏览 16提问于2021-12-22得票数 0
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1回答
import pandas as pd
veri=pd.read_csv("C:/Users/HP/Desktop/VERİLER/titanic.csv",sep=";")
-------------------------------
veri.dtypes
pclass int64
survived int64
name object
sex object
age object
sibsp int64
parch int64
ticke
浏览 3提问于2022-05-15得票数 0
这是一个很幼稚的问题，但在参考了多篇文章后，我提出了这个问题。我在dataset中有一个列，该列有numeric/blank/null值。我有如下数据：
fund_value
Null
123
-10
我编写了一个方法来处理它，但是它不起作用，并且一直给我错误：
def values(x):
if x:
if int(x) > 0:
return 'Positive'
elif int(x) < 0:
return 'Negative'
else:
浏览 15提问于2022-02-16得票数 0
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假设我有下面的列。
>>> import pandas
>>> a = pandas.Series(['0', '1', '5', '1', None, '3', 'Cat', '2'])
我希望能够将列中的所有数据转换为int类型，任何不能转换的元素都应该替换为0。
我目前的解决方案是使用to_numeric和'coerce'选项，用0填充任何NaN，然后转换为int (因为NaN的存在使列float代替了int)。
>&g
浏览 5提问于2017-07-31得票数 3
回答已采纳
1回答
我有这样一个数据框架：
import pandas as pd
test_df = pd.DataFrame({'foo':['1','2','92#']})
test_df
foo
0 1
1 2
2 92#
我想将类型转换为int64：
test_df.foo.astype('int64')
但我收到了错误消息，因为“92#”不能转换为int64：
ValueError:带基10的int()的无效文本：'92#‘
因此，我希望删除所有不能转换为int64的行，并得到如下结果
浏览 0提问于2018-05-10得票数 5
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我正在清理一个数据集，从其中删除特殊字符并替换'，‘for '.’。在此之后，我希望将该列转换为浮点数，但它返回了以下错误：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-87-a06f3d16fade> in <module>
----> 1 df2['Price']= df2['Price'].astype(float)
~\anaconda3\lib\site-package
浏览 6提问于2021-12-09得票数 0
1回答
我用pandas和openpyxl编写程序对excel文件进行操作，数据系列是： l=[466629703, NA, 527821349, NA,734823364, NA,1667241489, NA,502673377, NA,491316417, NA,505520276, NA,2840580259, NA,1399526794, NA,468709318, NA,425220764, NA,409771252, NA,643692418, NA,1193809483, NA,353829950, NA,424820400, NA,406999623, NA,389293014, N
浏览 48提问于2021-08-13得票数 0
回答已采纳
我正在尝试清理pandas df中的一些数据，并且我希望‘float’列从卷变成int。编辑:主要问题是我所查看的float变量的数据类型实际上是一个str。因此，首先需要将其浮动，然后才能更改。我删除了我正在考虑的另外两个解决方案，并保留了我使用的那个。上面的是有错误的，下面的是解决方案。
import pandas as pd
import numpy as np
#Call the df
t_df = pd.DataFrame(client.get_info())
#isolate only the 'symbol' column in t_df
ticker
浏览 109提问于2018-07-20得票数 1
回答已采纳
我开始使用一个数据集，这是一个谋杀reports.There的集合，是一个列“作恶者年龄”，其中有简单的整数。但当我看着他的类型时，发现他是dtype('O')。 为了进一步使用此列，我希望将其类型更改为dtype('int64')。我试着这样做： data['Perpetrator Age'] = data['Perpetrator Age'].astype(int) 并得到了这个错误： ----------------------------------------------------------------------
浏览 189提问于2021-11-05得票数 0
回答已采纳
我想在pandas中用逗号分隔所有列。 但是，正如您所看到的，这是非常费力的任务，因为我手动键入了所有列索引。 de = data[3]+","+data[4]+","+data[5]+....+","+data[1511] 你有什么想法在python3中避免pandas中的上述过程吗？
浏览 32提问于2020-01-09得票数 0
如何将字符串转换为浮动？下面是我的代码，我尝试使用dtype和astype方法：
for f in files:
data = pd.read_csv(os.path.join(path, f), sep=";", dtype={"Unnamed: 5":float})
data=data.drop(data.index[:4])
df = df.append(data)
for x in df:
print(x)
if x == "Unnamed: 0":
feeName = df[
浏览 5提问于2021-07-16得票数 0
回答已采纳
我正在接收来自具有大量列(~20000)的上游组件的Pandas DataFrame，所有这些组件都具有dtype float64，并且大多数条目是NaN (这是一袋文字编码文档)。示例：
1 2.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN 1.0 NaN 4.0 NaN 1
浏览 3提问于2020-10-02得票数 1
回答已采纳
我在Pandas中读入了一个SQL查询，虽然这些值是字符串、日期和整数，但它们以dtype 'object‘的形式传入。我能够将date 'object‘转换为Pandas datetime dtype，但在尝试转换字符串和整数时遇到错误。 下面是一个示例： >>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_sql_query('select * from my_table', conn)
>>> df
id date purchase
1
浏览 1825提问于2016-08-27得票数 79
回答已采纳
我试图像下面这样创建一只熊猫数据
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('precision', 20)
a = pd.DataFrame([10212764634169927, 10212764634169927, 10212764634169927], columns=['counts'], dtype=np.float64)
A返回如下：
counts
0 10212764634169928.0
1 10212764634169928.0
2 10212
浏览 2提问于2017-05-08得票数 4
我对代码相当陌生，但我已经设法解决了大多数问题，尽管我在这里卡住了。我在一个df中有一个列，其中所有的值都是一个用括号括起来的字符串，例如'0.0987'，我似乎不能将这些值转换为浮点数来计算平均值。每个方法都会导致错误，如：“无法将字符串转换为浮点型：”或“无法转换为数字”。无法共享链接，因此下图显示了我正在加载到pandas中的示例csv。 ?
浏览 73提问于2019-10-17得票数 0
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2回答
我正在尝试将pandas数据帧的值四舍五入为最接近的整数，以便在可能读取/保存到csv之前以这种方式保存数据帧。我不确定为什么我不能匹配熊猫网站上描述的.round()方法的结果。下面是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
x1 = np.random.randn(10)
df1 = pd.DataFrame({'x':x1})
df1
x
0 0.540351
1 0.205924
2 0.619970
3 0.636680
4 -1.415081
5 0.162028
6 -0.0
浏览 1提问于2018-07-04得票数 1
我在csv中有2列，读取csv并将其存储在pandas df中。一旦数据存储在df中，它就变成了对象。我想把"A“列转换成int。例如：如下所示：
A B 1 2 1 3 3 4 4 5
file_path = "C:\\a.csv"
data = pd.read_csv(file_path,names['A','B'],encoding='latin1', skiprows=[0])
df = pd.DataFrame(data)
print(df.dtypes)
df.dtypes将数据
浏览 0提问于2020-11-02得票数 0
1回答
我这里有一些样本数据。代码应该做的是删除里面的任何单词。然而，芒果偶尔会抛出一个空值或空字符串。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[1],[4],[25],['asd123'],['asdf1']]),
columns=['account'])
df["account"] = (
df["account"]
.fillna(
浏览 3提问于2022-10-28得票数 1
回答已采纳
我的数据帧包含一个分类特征'Street‘，它可以接受两个可能的值'Grvl’或'Pave‘中的一个。我正在尝试在拟合ML算法之前将这个分类特征转换为数值。我的代码如下所示
dataset['Street']=dataset['Street'].map({'Grvl':0,'Pave':1}).astype(int)
我已经用数据帧中出现次数最多的值填充了缺少的值
dataset['Street'].isnull().sum()
我收到以下错误
ValueError
浏览 6提问于2017-07-25得票数 1
我正在使用Python3.6和Pandas 1.0.3。
我想把浮标从A列转换成int.该列具有一些nan值。
因此，我使用@jezrael的解决方案跟踪这个。
但我得到了以下错误："TypeError:无法安全地将非等效float64转换为int64“。
这是我的密码
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'timestamp': [1588757760.0000, 1588757760.0161, 1588757764.7339, 1588757764.9234], 'A':[9087.600
浏览 4提问于2020-05-10得票数 3
回答已采纳
我有一个熊猫DataFrame对象，名为xiv，它有一列int64体积测量。
In[]: xiv['Volume'].head(5)
Out[]:
0 252000
1 484000
2 62000
3 168000
4 232000
Name: Volume, dtype: int64
我读过其他文章(如和)，它们提出了以下解决方案。但是，当我使用这两种方法时，似乎并没有改变底层数据的dtype：
In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])
In[]
浏览 13提问于2016-10-17得票数 45
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1回答
我有一个Pandas dataframe，它作为一个“object”存储，但是我需要将dataframe结构更改为'int‘，因为'object’dtype将不会在numpy库的kmeans()函数中处理。
基于这个示例float64，我成功地将dataframe的每一列转换为，但不能将整个过程转换为任何其他内容。
#create subset of user variables
user.posts = user.posts.astype('int')
user.views = user.views.astype('int')
user
浏览 8提问于2015-03-02得票数 2
回答已采纳
2回答
我听到了关于什么时候应该使用Pandas，什么时候应该使用SQL的不同观点。
我尝试在Pandas中对19,150,869行数据执行以下操作：
for idx, row in df.iterrows():
tmp = int((int(row['M']) / PeriodGranularity))+1
row['TimeSlot'] = str(row["D"]+1) + "-" + str(row["H"]) + "-" + str(tmp)
我发现它花了很长时间，我不得不在20分
浏览 47提问于2017-06-22得票数 8
2回答
我在代码中使用Pandas，在使用以下代码操作某些数据帧时：
def exit(exitCode, errorMsg=None, monitor_thread=None):
if exitCode is not None:
logger.error(errorMsg)
logger.error(traceback.format_exc())
sys.exit(exitCode)
try:
results['name'] = results['name'].astype(float).astype(int)
exc
浏览 0提问于2018-08-19得票数 3
1回答
我对此还不太满意，但我不知道如何使它发挥作用：
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list of lists
data = [[1, 0], [4, 0], [8, 0]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value', 'Test'])
df['Test'] = np.where(df['Value'].astype
浏览 2提问于2021-10-14得票数 0
这个问题很简单，但不知何故，我找不到答案。假设我们有一个以datetime作为索引的pandas dataframe。 为什么要这样做： dfc["ident_key"] = str(dfc.index.quarter) + "_" + str(dfc.index.month) + "_" + str(dfc.index.hour) 而不是转换为以下格式的字符串： q_m_h 而是进入： Int64Index([1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，\n... 如何获得所需的结果例如，今天13:00应该返回一个字符串3_7_13
浏览 15提问于2020-07-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我如何改变熊猫系列的d型？
、、、、
我正在尝试研究现代艺术博物馆的数据集，并希望将其中的一些系列转换为整数值(稍后进行计算)。我尝试过使用.astype方法转换dtype，但没有成功。我在某个地方看到您可以在与打开的csv操作相同的代码行中这样做，所以我尝试了它，尽管没有成功。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('artworks.csv', dtype ={'BeginDate': int})
df.head()
df.dtypes
pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens()中的 TypeEr
浏览 2提问于2020-04-18得票数 1
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我很困惑，也不知道发生了什么。我的脚本包含以下一行。它用于将一个dataframe的三列的内容组合到其中之一(仅用于满足指定条件的行)：
share_data_sm[yr]['MMR']= np.where((share_data_sm[yr]['MC']!='MA') & (share_data_sm[yr]['MC']!=' ') & (share_data_sm[yr]['MY']!=' '), share_data_sm[yr]['MC'
浏览 2提问于2022-01-17得票数 0
假设我有一个dataframe，d，它有一个列，其中包含Python数组作为值。
>>> d = pd.DataFrame([['foo', ['bar']], ['biz', []]], columns=['a','b'])
>>> print d
a b
0 foo [bar]
1 biz []
现在，我想过滤掉那些有空数组的行。
我试过不同的版本，但到目前为止还没有结果：
试图把它作为一个“真实”的价值来检查：
>>>
浏览 0提问于2019-01-04得票数 4
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