从float类型转换为int类型后，为什么数字在python中都变成了-1？

Question

这是我输入的代码：

df = pd.DataFrame({'A': [1.6,1.2,3.9,4.5, np.nan]})  
df['A'] = df['A'].fillna(-1).astype(int)  
for i in df['A']:  
    df["B"] = i  
df  

但是我得到的结果是这样的：

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那为什么B列都显示为-1而不是A列呢？

Answer 1

您正在使用i将整个列设置为df["B"] = i。在您的上一次迭代中，i是-1，因此整个列B都设置为-1。

如果您想将B设置为A，则可以使用它（不需要for循环）：

df['B'] = df['A']

Answer 2

在for循环中，每次都重新分配df["B"]的整个值。转换为整数时，df['A']（np.nan）中的最后一个值为-1。由于您将df["B"]设置为一个整体，因此所有值均分配为-1。

Answer 3

更改

for i in df['A']:
    df["B"] = i 

到

for i, item in df['A'].items():
    df.ix[i, "B"] = item