How to turn NaN and floats into integers by using Pandas dataframe ...

你可以使用pandas 的astype 方法将某一列的数据类型从float 转换为int。 示例代码：. import pandas as pd# 创建一个示例数据框. df = pd.

在pandas 的DataFrame 中，你可以使用astype() 方法将金额字符串转换为int 类型。 例如，假设你有一个名为df 的DataFrame，其中包含一列名为amount 的 ...

若發現資料類型不適用於接下來的分析，可使用DataFrame.astype()函式來進行轉換，將目前資料類型轉換為特定的資料類型。 DataFrame.astype(dtype,copy=True,errors='raise').

你可以使用下面的语法将pandas DataFrame中的一列从浮点数转换为整数。 df['float_column'] = df['float_column'].astype(int).

使用Pandas 提供的 get_dummies(data, columns, dtype = bool 或int) 語法，將字串轉為數值，並使用二進制向量，用0 或1 表示，不會改變原先的數據，適用於「無 ...

... 轉成int 當然就可以轉回來囉： # 用四捨五入正式處理一下數據print(df.astype(int)) print(==============) # 轉回來new_df = df.astype(int) print(new_df.astype ... 一、填充／處理NaN/NA 值 · 二、格式轉換 · datetime(字串) 轉換成datetime...

You can use DataFrame.astype(int) or DataFrame.apply() method to convert a column to int (float/string to integer/int64/int32 dtype) data type.

I've been working with data imported from a CSV. Pandas changed some columns to float, so now the numbers in these columns get displayed as floating points!

本教程介紹瞭如何使用pandas.to_numeric()方法將Pandas DataFrame 的字串值轉換為數字型別。

Efficiently converting DataFrame columns to integers in Pandas can be achieved using methods like astype(), to_numeric(), apply(), map(), ...