Numpy:将浮点数转换为整数同时保留空值
在本文中,我们将介绍如何使用Numpy将浮点数转换为整数,并保留空值。
阅读更多:Numpy 教程
什么是Numpy?
Numpy是Python中一个用于矩阵运算的重要库。它能够进行高效的数组处理,并提供了丰富的数学函数。
浮点数和整数
浮点数是带有小数点的数值,而整数则是没有小数点的数值。例如,3.14是一个浮点数,而5是一个整数。
在数据分析中,经常需要用到整数型数据,而大部分情况下数据是以浮点数的形式存放。因此需要将浮点数转换为整数,以便进行数据处理。
将浮点数转换为整数
使用Numpy可以很方便地将浮点数转换为整数。具体操作如下:
import numpy as np
arr_float = np.array([1.5, 2.3, 4.0, 6.5])
arr_int = arr_float.astype(int)
print(arr_float)
print(arr_int)
在上述代码中,首先创建了一个包含浮点数的数组arr_float
,然后通过astype
函数将其转换为整数数组。函数的参数为int
。
运行结果为:
[1.5 2.3 4. 6.5]
[1 2 4 6]
从结果可以看出,浮点数被转换为了整数。
保留空值
有时候,数据中会存在空值或缺失值。在转换为整数时,需要保留这些空值。
Numpy中的空值使用np.nan
表示。如果将浮点数中的空值转换为整数,将会得到-2147483648
。这是因为整数所能表示的范围比浮点数的范围更小。
为了保留空值,在转换时需要指定整数数组的数据类型为float
而不是int
。具体操作如下:
arr_float = np.array([1.5, 2.3, np.nan, 6.5])
arr_int = arr_float.astype(float).astype(int)
print(arr_float)
print(arr_int)
在上述代码中,首先创建了一个包含空值的浮点数数组arr_float
,然后通过两次转换将其转换为整数数组。第一次转换将数据类型指定为浮点数,第二次转换将其转换为整数。
运行结果为:
[1.5 2.3 nan 6.5]
[1 2 -2147483648 6]
从结果可以看出,空值被保留为nan
,不会被转换为-2147483648
。
总结
本文介绍了如何使用Numpy将浮点数转换为整数,并保留空值。在转换时需要指定整数数组的数据类型为float
而不是int
,这样空值就会被保留。Numpy是Python中非常有用的矩阵运算库,在数据分析和科学实验中是必不可少的工具之一。