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将Pandas列的数据类型转换为int

  • Post category:Python

将Pandas列的数据类型转换为int的方法有多种，下面分别介绍。

  1. 使用astype方法进行转换

astype方法可以将列的数据类型转换为指定的类型，例如int。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的数据框
df = pd.DataFrame({'Col1': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 将Col1列的数据类型转换为int
df['Col1'] = df['Col1'].astype(int)

# 打印数据框
print(df)

输出结果：

   Col1
0     1
1     2
2     3
3     4
4     5

需要注意的是，如果列中的数据不能转换为int类型，将会出现ValueError异常。另外，astype方法会返回一个新的数据副本，如果需要更新原始数据，需要将转换后的数据重新赋值给原始列。

  1. 使用to_numeric方法进行转换

to_numeric方法可以将列中的字符串转换为数值型变量。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的数据框
df = pd.DataFrame({'Col1': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 将Col1列的数据类型转换为int
df['Col1'] = pd.to_numeric(df['Col1'])

# 打印数据框
print(df)

输出结果：

   Col1
0     1
1     2
2     3
3     4
4     5

需要注意的是，to_numeric方法默认会将无法转换的值设置为NaN，需要使用errors参数来指定忽略或引发异常。

  1. 使用map方法进行转换

map方法可以将列中的每个值映射到新的值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的数据框
df = pd.DataFrame({'Col1': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 将Col1列的数据类型转换为int
df['Col1'] = df['Col1'].map(lambda x: int(x))

# 打印数据框
print(df)

输出结果：

   Col1
0     1
1     2
2     3
3     4
4     5

需要注意的是，map方法会返回一个新的Series副本，如果需要更新原始数据，需要将转换后的Series重新赋值给原始列。

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