在pandas中如何将一列的格式转换成int
时间: 2023-04-10 15:02:40 浏览: 88
你可以使用pandas中的astype()函数将一列的格式转换成int,例如:
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
其中,'column_name'是你要转换格式的列名,df是你的数据框。这个函数将会将列中的每个值转换成整数类型。
相关问题
pandas如何将字符串转换成int
可以使用astype()方法将字符串转换为int类型。例如,假设有一个名为df的数据框,其中列A包含字符串,可以使用以下代码将其转换为int类型:
```
df['A'] = df['A'].astype(int)
```
注意,如果列A中包含无法转换为int类型的值,则会引发ValueError。在这种情况下,可以使用to_numeric()函数并设置参数errors='coerce'将无法转换的值替换为NaN,例如:
```
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').fillna(0).astype(int)
```
这将将无法转换为int类型的值替换为0,并将其转换为int类型。
如何用pandas要将一个 object 转换为 int
要将一个 pandas 中的 object 转换为 int,可以使用以下方法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含 object 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将 object 列转换为 int
df['A'] = df['A'].astype(int)
# 打印 DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含 object 值的 DataFrame。然后,我们使用 `astype()` 方法将 DataFrame 中的 'A' 列转换为 int 类型。最后,我们打印出整个 DataFrame,以查看转换结果。
需要注意的是,如果 DataFrame 中的某些值无法被转换为 int,那么转换会失败并抛出异常。因此,在进行转换之前,最好检查一下 DataFrame 中的所有值是否都可以被转换为 int。