Как преобразовать float в int в pandas: руководство для начинающих

Чтобы перевести столбец типа float в тип int в Pandas, можно использовать метод astype.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с столбцом 'value' типа float
data = {'value': [1.2, 2.6, 3.1, 4.8]}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец 'value' в тип int
df['value'] = df['value'].astype(int)

print(df)

Результат выполнения:

   value
0      1
1      2
2      3
3      4

Таким образом, при помощи метода astype мы успешно перевели столбец типа float в тип int в Pandas.

Как перевести float в int в pandas?

Когда вам нужно перевести тип данных из float в int в pandas, это может быть несколько сложнее, чем может показаться. Но не волнуйтесь, у нас есть несколько способов сделать это, которые я сейчас расскажу.

Способ 1: Использование метода astype()

Первый способ - использовать метод astype(). Этот метод позволяет нам изменить тип данных столбца на другой. В данном случае, мы будем использовать его для изменения типа данных с float на int.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с колонкой, тип данных которой float
data = {'A': [1.1, 2.2, 3.3]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод astype() для изменения типа данных столбца на int
df['A'] = df['A'].astype(int)

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)

Результат выполнения кода будет следующим:

A
0  1
1  2
2  3

Теперь столбец "A" имеет тип данных int.

Способ 2: Использование метода round() и приведение типов

Если ваши числа float представляют собой целые числа без десятичных знаков, вы также можете использовать метод round() для округления чисел до ближайшего целого и затем привести тип данных к int. Это может быть полезно, если вы хотите удалить десятичные знаки, сохраняя целочисленное значение.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с колонкой, тип данных которой float
data = {'A': [1.1, 2.2, 3.3]}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод round() для округления чисел
df['A'] = df['A'].round().astype(int)

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)

Результат выполнения кода будет следующим:

A
0  1
1  2
2  3

Теперь столбец "A" имеет округленные значения без десятичных знаков и тип данных int.

Способ 3: Использование функции to_numeric() и приведение типов

Если ваши числа float представляют собой целые числа без десятичных знаков, вы также можете использовать функцию to_numeric() для преобразования столбца в числовой тип данных, а затем привести его к int.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с колонкой, тип данных которой float
data = {'A': ['1.0', '2.0', '3.0']}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем функцию to_numeric() для преобразования столбца в числовой тип данных
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').astype(int)

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)

Результат выполнения кода будет следующим:

A
0  1
1  2
2  3

Теперь столбец "A" имеет тип данных int.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов перевода типа данных из float в int в pandas. Вы можете использовать метод astype(), метод round() или функцию to_numeric() в зависимости от ваших потребностей. Надеюсь, эта информация была полезной для вас!