Question

如何将熊猫数据框的每个数字元素转换为整数？我没有在网上看到任何有关此操作的文档，这令人惊讶，因为Pandas非常受欢迎...

Answer 1

如果您有一个整数数据框，只需直接使用astype。

df.astype(int)

否则，请先使用select_dtypes选择数字列。

df.select_dtypes(np.number).astype(int)

df = pd.DataFrame({'col1': [1.,2.,3.,4.], 'col2': [10.,20.,30.,40.]})

   col1  col2
0   1.0  10.0
1   2.0  20.0
2   3.0  30.0
3   4.0  40.0

>>> df.astype(int)

   col1  col2
0     1    10
1     2    20
2     3    30
3     4    40

Answer 2

您可以将apply用于此目的：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A':np.arange(1.0, 20.0), 'B':np.arange(101.0, 120.0)})
print(df)
       A      B
0    1.0  101.0
1    2.0  102.0
2    3.0  103.0
3    4.0  104.0
4    5.0  105.0
5    6.0  106.0
6    7.0  107.0
7    8.0  108.0
8    9.0  109.0
9   10.0  110.0
10  11.0  111.0
11  12.0  112.0
12  13.0  113.0
13  14.0  114.0
14  15.0  115.0
15  16.0  116.0
16  17.0  117.0
17  18.0  118.0
18  19.0  119.0

df2 = df.apply(lambda a: [int(b) for b in a])
print(df2)

     A    B
0    1  101
1    2  102
2    3  103
3    4  104
4    5  105
5    6  106
6    7  107
7    8  108
8    9  109
9   10  110
10  11  111
11  12  112
12  13  113
13  14  114
14  15  115
15  16  116
16  17  117
17  18  118
18  19  119

一种更好的方法是在系列级别更改类型：

for col in df.columns:
    if df[col].dtype == np.float64:
        df[col] = df[col].astype('int')

print(df)

     A    B
0    1  101
1    2  102
2    3  103
3    4  104
4    5  105
5    6  106
6    7  107
7    8  108
8    9  109
9   10  110
10  11  111
11  12  112
12  13  113
13  14  114
14  15  115
15  16  116
16  17  117
17  18  118
18  19  119

Answer 3

尝试一下：

column_types = dict(df.dtypes)
for column in df.columns:
    if column_types[column] == 'float64':
        df[column] = df[column].astype('int')
        df[column] = df[column].apply(lambda x: int(x))

将浮点数的数据框转换为熊猫中的整数？

3 个答案: