我正在处理涉及从数据框查询数据,对其执行一些操作然后将其存储在csv中的项目。这是精简代码。
get_value()是一个函数,它返回从查询中获取的五个值的平均值,强制转换为int。
import pandas as pd
d = pd.DataFrame(columns=['"Column1"','"Column2"'])
test = pd.read_csv("./test.csv", header = None, low_memory=False)
for line in range(1, 15):
if test.values[line][5] == '1':
value = str(get_value(line, 1))
else:
value = str(get_value(line, 0))
d.loc[line-1]=[line,value]
d.to_csv('output.csv', index = False)
不幸的是,每当我这样做时,我会得到第一列(行,显然是一个整数)作为一系列浮点数。样本输出:
1.0,4859
2.0,7882
3.0,10248
4.0,8098
5.0,8048
6.0,6087
7.0,7349
8.0,8246
9.0,5863
10.0,5962
11.0,7641
12.0,8127
13.0,7808
14.0,9886
使用print语句替换to_csv会给我一个包含漂亮整数的数据框:
0 1 4859
1 2 7882
2 3 10248
3 4 8098
4 5 8048
5 6 6087
6 7 7349
7 8 8246
8 9 5863
9 10 5962
10 11 7641
11 12 8127
12 13 7808
13 14 9886
因此我怀疑它与to_csv有关,但我是一个新手而且远非确定。发生了什么,有没有解决方法?谢谢你的阅读。
编辑:DSM帮我建议我运行d.info()。看起来他是对的,而且他们看起来很漂亮。
Int64Index: 14 entries, 0 to 13
Data columns (total 2 columns):
"Id" 14 non-null float64
"Sales" 14 non-null object
答案 0 :(得分:6)
你可以通过'astype'方法将'浮动'改为'int':
df['id'] =df['id'].astype(int)