pandas 转成整形

1. 背景介绍

在数据分析和数据处理过程中，经常需要将字符串、浮点数等各种类型的数据转换成整数类型。Python中的pandas库提供了强大的数据处理功能，其中包括转换数据类型的功能。本文将介绍如何使用pandas将数据转换为整型。

2. pandas 数据类型

在开始介绍如何转换数据类型之前，我们需要先了解一下pandas中的数据类型。

pandas中，常用的数据类型包括：

object：表示一般的字符串类型
int64：表示64位整数类型
float64：表示64位浮点数类型
bool：表示布尔类型
datetime64：表示日期和时间类型

在实际使用中，我们可能会遇到不同的数据类型，而将其转换为整数类型可以方便我们进行计算和分析。

3. 数据读取与查看

首先，我们需要读取一份数据，并查看其数据类型。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据类型
print(data.dtypes)

运行以上代码后，我们可以看到输出的结果为每个列对应的数据类型。

4. 转换为整型

接下来，我们将介绍如何将数据转换为整型。

4.1 转换一列数据

首先，我们可以将一列数据转换为整型。可以使用astype()方法来实现。

# 将列名为`column_name`的数据转换为整型
data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)

4.2 转换多列数据

如果需要将多列数据转换为整型，可以通过循环遍历的方式实现。

# 需要转换为整型的列名列表
columns = ['column_name1', 'column_name2', 'column_name3']

# 遍历每一列，将其转换为整型
for column in columns:
    data[column] = data[column].astype(int)

4.3 转换所有列数据

如果需要将所有列的数据转换为整型，可以使用applymap()方法。

# 将所有列的数据转换为整型
data = data.applymap(int)

5. 错误处理

在转换数据类型的过程中，有时会遇到错误。常见的错误有以下几种情况：

5.1 字符串无法转换为整型

如果某列数据包含非数字字符，例如包含了字母、标点符号等，将无法将其转换为整型。此时，可以选择将其转换为缺失值。

# 将不能转换的字符串数据设置为缺失值
data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'], errors='coerce')

5.2 浮点数无法准确转换为整型

在将浮点数数据转换为整型时，由于浮点数的精度限制，可能会存在一些舍入误差。此时，可以选择使用round()函数对其进行四舍五入。

# 对浮点数数据进行四舍五入
data['column_name'] = data['column_name'].round()

6. 示例

下面通过一个具体的示例来演示如何将数据转换为整型。

假设我们有一份包含了学生姓名(name)和学生成绩(grade)的数据，如下所示：

   name  grade
0   小明     80
1   小红     92
2   小刚     78
3   小美     86

我们需要将grade列的数据转换为整型。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.DataFrame({'name': ['小明', '小红', '小刚', '小美'], 'grade': ['80', '92', '78', '86']})

# 查看数据类型
print(data.dtypes)

# 将`grade`列的数据转换为整型
data['grade'] = data['grade'].astype(int)

# 查看转换后的数据类型
print(data.dtypes)

运行以上代码后，可以看到转换后的数据类型为整型。