python3 pandas 的DataFrame中某一列的数据格式为'100,456'，怎么将整列转为int

你可以使用 `pd.to_numeric` 函数来将 DataFrame 中的列转化为数值型。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col': ['100,456', '200,987', '300,321']})
df['col'] = pd.to_numeric(df['col'].str.replace(',', ''))

这样就可以将 `df['col']` 中的数据转化为 int 类型了。

注意，如果有些单元格中的数据无法被转化为数值型，则会被赋值为 `NaN`。你可以使用 `df.fillna()` 函数来填充这些缺失值。

相关问题

python pandas dataframe stack

在 Pandas 中，`stack()` 函数用于将数据框的列转化为行。具体来说，该函数会将原始数据框的列索引转化为最内层的行索引，从而生成一个多级索引的新数据框。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个简单的数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用 stack() 函数将列转化为行
stacked_df = df.stack()

print(df)
print(stacked_df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

0  A    1
   B    4
1  A    2
   B    5
2  A    3
   B    6
dtype: int64

可以看到，`stack()` 函数将原始数据框的列索引转化为最内层的行索引，并生成了一个多级索引的新数据框。在这个新数据框中，每个元素都由一个元组表示，元组的第一项是行索引，第二项是列索引。例如，元组 `(0, 'A')` 表示第 0 行第 A 列的元素。

怎么在pandas中对dataframe中的某一列将数据类型从object转换为int

在Pandas中，将Dataframe的一列从`object`类型转换为`int`类型，通常是当你确认这列数据是整数型并且没有包含非数字字符时。你可以按照以下步骤操作：

1. **检查数据**：首先，使用`df.info()`查看该列的数据类型和内容，确保它是适合转化为整数的，即没有非数字值或空值。

2. **删除或填充空值**：如果存在空值（`NaN`），你需要先决定如何处理它们，可以选择删除（`df.dropna()`）、填充特定值（`df.fillna(value)`）或使用某些方法如众数、中位数或平均值填充。

3. **转换数据类型**：使用`astype()`方法来转换列的类型。例如，如果你想把一列叫做`column_name`转换为整数，你可以这样做：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

4. **异常处理**：有些对象可能无法直接转换成整数，这时可能会抛出`ValueError`。在实际应用中，你可以加入适当的异常处理，比如使用`try-except`块来捕获这类错误。

try:
    df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
except ValueError:
    print(f"Column '{column_name}' contains non-numeric values that cannot be converted to int.")