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在Pandas数据框架中，把整数转换成浮点数主要可以使用astype()方法来实现。具体步骤如下：

1.导入Pandas库，并创建一个数据框架。可以使用以下代码创建一个包括整数列的数据框架：

import pandas as pd

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

2.调用astype()方法，并指定数据类型为浮点数。astype()方法用于转换数据框架中的数据类型，其参数dtype用于指定需要转换的数据类型，例如：

df['int_column'] = df['int_column'].astype(dtype='float')

此时，int_column列的数据类型已经变为了浮点数。

3.查看转换结果，可以使用以下代码：

print(df.dtypes)

该代码将打印出数据框架的数据类型，其中可以看到int_column列已经变为了float64类型。

以下是一个完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包括整数列的数据框架
df = pd.DataFrame({'int_column': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 转换整数列的数据类型为浮点数
df['int_column'] = df['int_column'].astype(dtype='float')

# 查看转换结果
print(df.dtypes)

执行以上代码，输出如下：

int_column    float64
dtype: object

以上就是在Pandas数据框架中把整数转换成浮点数的完整攻略。