Pandas 如何将浮点数转换成整数

在数据处理时，经常会遇到需要将浮点数转换成整数的情况。Pandas作为一款数据分析的工具，在这一方面提供了很好的支持。在本文中，我们将介绍在Pandas中如何实现浮点数转换成整数。

1. astype()方法

astype()方法是Pandas中最常用的类型转换方法之一。该方法可以接收一个参数，用于表示要转换成的类型。在这里，我们将其用于将浮点数转换成整数。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.5, 3.0]})
df['a'] = df['a'].astype(int)

print(df)

输出结果为：

在上述代码中，我们首先创建了一个包含浮点数的DataFrame对象。然后，使用astype()方法将这些浮点数转换成整数。在此过程中，要注意的是，对于所有小数部分不为零的数，在转换成整数时都会被截取掉。如果需要四舍五入到整数，则可以使用round()方法。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.5, 3.8]})
df['a'] = df['a'].round().astype(int)

print(df)

输出结果为：

2. apply()方法

如果需要对DataFrame对象中的所有元素进行某种操作，可以使用apply()方法。通过传递一个lambda函数作为参数，我们可以将浮点数转换成整数。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.5, 3.8]})

df = df.apply(lambda x: x.round().astype(int))

print(df)

输出结果为：

在上述代码中，我们首先创建了一个包含浮点数的DataFrame对象。然后，使用apply()方法传递一个lambda函数，该函数将每个元素四舍五入到整数并将其转换成int类型。最后，将结果存储回DataFrame中。

3. numpy库

除了Pandas内置的方法外，还可以使用numpy库的around()方法实现浮点数转换成整数。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.5, 3.8]})
df['a'] = np.around(df['a']).astype(int)

print(df)

输出结果为：

在上述代码中，我们首先创建一个包含浮点数的DataFrame对象。然后，使用numpy库中around()函数将每个元素四舍五入到整数，然后将结果转换成int类型并存储回DataFrame中。

4. 可选参数

astype()方法和apply()方法都可以接收一个可选参数copy。如果copy为True，则会返回一个新的DataFrame对象，原对象不会改变；如果为False，则会在原DataFrame对象上直接修改数据类型。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.5, 3.8]})
df['a'].astype(int, copy=False)

print(df)

输出结果为：

在上述代码中，我们将copy设置为False，使用astype()方法直接在原对象上修改数据类型。

总结

本文介绍了在Pandas中如何将浮点数转换成整数。涉及到了astype()方法、apply()方法以及numpy库中的around()函数。使用astype()方法直接在原对象上修改数据类型，或者在apply()方法中传递lambda函数实现类型转换。numpy库提供了around()函数，能够将每个元素四舍五入到整数。在使用这些方法时需要注意小数部分的处理，需要根据具体情况进行四舍五入或者向下取整。在处理数据时，要根据具体情况选择合适的方法，以保证数据的准确性和可靠性。