pandas怎么把object转成int

使用pandas库将对象转换为整数需要使用astype函数。例如，将一个Series对象转换为整数可以这样写：serie.astype(int)。如果要将DataFrame中多列全部转换为整数，则可以使用applymap函数配合lambda表达式来实现。

相关问题

pandas将object转化为int64

### 回答1：
可以使用 pandas 中的 astype() 方法将 object 类型的数据转换为 int64 类型。具体操作如下：

1. 使用 read_csv() 方法读取数据，将 object 类型的列读取为字符串类型。

2. 使用 astype() 方法将字符串类型的列转换为 int64 类型。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'col_name': str})

# 将字符串类型的列转换为 int64 类型
df['col_name'] = df['col_name'].astype('int64')

其中，`data.csv` 是数据文件名，`col_name` 是需要转换的列名。需要注意的是，如果字符串类型的列中存在非数字字符，转换时会报错。因此，在转换之前需要先对数据进行清洗和处理。

### 回答2：
Pandas是一种基于Python语言的数据处理工具，其提供了丰富的数据类型和数据处理方法。在Pandas中，对象数据类型（object）是一种通用的数据类型，可以存储各种不同类型的数据，比如字符串、整数、浮点数等。

然而，在一些情况下，我们需要将对象数据类型转换为其他类型，比如将对象数据类型转换为整数类型（int64）。这个过程可以通过Pandas中的astype()函数来实现。

astype()函数是Pandas中的一个数据类型转换函数，可以将一个列或者整个DataFrame中的数据类型进行转换。它的函数原型如下：

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

其中，dtype是目标数据类型，copy用来指定是否复制DataFrame，errors用来指定转换出现异常时的处理方式。

要将对象数据类型转换为整数类型，我们可以使用astype()函数，并且将目标数据类型指定为int64。例如，假设我们有一个DataFrame的列column1，其中含有对象数据类型的数据，我们可以使用以下代码将其转换为整数类型：

df['column1'] = df['column1'].astype('int64')

当然，在进行数据类型转换时，也需要考虑到数据类型之间的兼容性问题。例如，如果我们的对象数据类型的数据里含有字符串，那么在转换为整数类型时，就需要把这些字符串先转化成数字，否则会导致转换失败。在进行数据类型转换时，我们应该根据实际情况，仔细检查数据，并根据自己的需求进行处理。

### 回答3：
在数据分析过程中，常常需要将对象（object）类型转换为整数类型（int64），以便进行数值计算。Pandas提供了astype()函数，可以将列的数据类型转换为指定类型。

例如，我们有一个包含字符串和整数的数据框：

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': ['25', '30', '35']}
df = pd.DataFrame(data)

输出如下：

       name age
0     Alice  25
1       Bob  30
2  Charlie  35

我们可以使用astype()函数将age列的数据类型转换为整数类型：

df['age'] = df['age'].astype('int64')

此时我们可以再次输出数据框df：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

可以发现，age列的数据类型已经变为整数类型。此时，我们就可以进行数值计算了。

需要注意的是，如果age列中存在非整数类型的值，如'NaN'等，那么转换过程将会失败。因此，在转换之前需要先做好数据清洗工作，确保数据的完整性和准确性。

在pandas中object数据类型转换为int

在Pandas中，将`object`类型的数据转换为整数`int`类型通常需要先检查数据是否适合转换，并处理可能出现的非数字值。以下是基本步骤：

1. **数据预检**：首先确认数据集中的元素确实是数值型并且可以被解析为整数。使用`df.info()`查看数据类型。

2. **清洗数据**：如果存在缺失值、字符串或其他非数字值，需要先处理它们。例如，你可以删除含有空值的行，替换非数字字符为NaN，或者使用特定策略如 `'0'` 转换为 `0` 等。

df = df.replace(' ', np.nan)  # 替换空格为NaN

3. **转换数据**：使用`pd.to_numeric()`函数尝试将`object`列转换为`int`。如果遇到无法转换的值，它会返回`NaN`。设置`errors='coerce'`参数可以让转换失败时自动填充`NaN`。

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

4. **处理异常值**：如果你希望丢弃无法转换的行，可以用`dropna()`方法。如果你想使用默认值填充，可以用`fillna()`方法。

df['column_name'] = df['column_name'].astype(int).fillna(0)

5. **再次检查**：最后确认转换后的数据类型，确保所有应该变为整数的部分都是`int64`类型。

print(df['column_name'].dtype)