pandas 转换为整数|极客教程

pandas 转换为整数

在数据处理和分析过程中，经常会用到pandas这个强大的数据处理工具。在操作数据时，有时会遇到需要将pandas中的数据转换为整数的情况。本文将介绍如何将pandas中的数据转换为整数类型，并提供一些示例代码帮助读者更好地理解。

使用astype()方法转换为整数

在pandas中，可以使用astype()方法将数据转换为整数类型。astype()方法可以接受一个参数，指定要转换的数据类型。当需要转换为整数类型时，可以使用’int’作为参数。

下面是一个示例代码，演示如何将pandas Series转换为整数类型：

import pandas as pd

data = {'A': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]}
df = pd.DataFrame(data)

df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)

运行结果如下：

在上面的示例中，我们创建了一个包含浮点数的pandas DataFrame，并使用astype()方法将其转换为整数类型。最终输出的结果中，数据已经被成功转换为了整数类型。

处理带有非数字字符的数据

有时候，pandas中的数据可能含有非数字字符，需要先对数据进行清洗，然后再进行整数转换操作。下面是一个示例代码，演示如何处理含有非数字字符的数据：

import pandas as pd

data = {'A': ['1', '2', '3', '4', '5a']}
df = pd.DataFrame(data)

# 清洗数据，去除非数字字符
df['A'] = df['A'].str.replace('a', '')
df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)

运行结果如下：

在上面的示例中，我们先用str.replace()方法将含有非数字字符的数据清洗掉，然后再使用astype()方法将数据转换为整数类型。最终输出的结果中，数据已经成功转换为了整数类型。

处理缺失值

当pandas中的数据为空或缺失时，需要先处理缺失值，然后再进行整数转换操作。下面是一个示例代码，演示如何处理缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1.0, np.nan, 3.0, 4.0, 5.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 处理缺失值
df['A'] = df['A'].fillna(0)
df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)

运行结果如下：