如何在Pandas数据框架中把字符串转换成整数

让我们看看在Pandas DataFrame中把字符串转换成整数的方法。

方法1：使用Series.astype()方法。

语法: Series.astype(dtype, copy=True, errors=’raise’)

参数：该方法将接受以下参数。

• dtype: 将系列转换为的数据类型。(例如str, float, int)。
• copy: 制作一个数据框架/系列的副本。
• errors: 在转换到无效的数据类型时产生错误。例如，将dict转换成字符串。raise’会引发错误，’ignore’会通过而不引发错误。

返回：系列，数据类型已改变。

最有效的方法之一是Pandas astype()。它是用来修改一组数据类型的。当数据框架从csv文件中创建时，这些列被导入，数据类型被自动配置，有好几次都不是它应该有的类型。例如，一个工资列可能被导入为字符串，但我们必须将其转换为浮点数来进行操作。

示例 1:

# import pandas library
import pandas as pd
 
# dictionary
Data = {'Name': ['GeeksForGeeks','Python'],
          'Unique ID': ['900','450']}
 
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(Data)
 
# convert string to an integer
df['Unique ID'] = df['Unique ID'].astype(int)
 
# show the dataframe
print (df)
print("-"*25)
 
# show the data types
# of each columns
print (df.dtypes)

输出 :

示例 2:

# import pandas library
import pandas as pd
 
# dictionary
Data = {'Algorithm': ['Graph', 'Dynamic Programming',
                      'Number Theory',
                      ' Sorting And Searching'],
         
          'Problems': ['62', '110', '40', '55']}
 
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(Data)
 
# convert string to integer
df['Problems'] = df['Problems'].astype(int)
 
# show the dataframe
print (df)
print("-"*25)
 
# show the data type
# of each columns
print (df.dtypes)

输出 :

方法2：使用pandas.to_numeric () 方法。

语法: pandas.to_numeric(arg, errors=’raise’, downcast=None)

参数: 这个方法将接受以下参数：

• arg: 列表，元组，1-d数组，或系列。

• errors: {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’

  **- > ** 如果’raise’，那么无效的解析将引发一个异常。
  **- > ** 如果’coerce’，那么无效的解析将被设置为NaN。
  **- > ** 如果’忽略’，那么无效的解析将返回输入值。

• downcast : [default None] 如果不是 “无”，并且如果数据已经成功地投到一个数字dtype中，那么根据以下规则，将产生的数据下移到最小的数字dtype中。
  **- > ** ‘整数’或’有符号’：最小的有符号int dtype (min. : np.int8)
  **- > ** ‘无符号’：最小的无符号int dtype (min. : np.uint8)
  **- > ** ‘float’：最小的float dtype (min. : np.float32)

返回值: numeric if parsing succeeded. Note that 返回值 type depends on input. Series if Series, otherwise ndarray.

pandas.to numeric()是广泛使用的方法之一，以便在Pandas中把参数转换成数字形式。

示例 1:

# import pandas library
import pandas as pd
 
# dictionary
Data = {'Name': ['GeeksForGeeks','Python'],
          'Unique ID': ['900','450']}
 
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(Data)
 
# convert integer to string
df['Unique ID'] = pd.to_numeric(df['Unique ID'])
 
# show the dataframe
print (df)
print("-"*30)
 
# show the data type
# of each columns
print (df.dtypes)

输出 :

示例 2:

# import pandas library
import pandas as pd
 
# dictionary
Data = {'Algorithm': ['Graph', 'Dynamic Programming',
                      'Number Theory',
                      ' Sorting And Searching'],
         
          'Problems': ['62', '110', '40', '55']}
 
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(Data)
 
# convert string to an integer
df['Problems'] = pd.to_numeric(df['Problems'])
 
# show the dataframe
print (df)
print("-"*30)
 
# show the data type
# of each column
print (df.dtypes)

输出 :