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。