``` pd.DataFrame ```数据类型转为int

`pd.DataFrame` 是 Pandas 库中的核心数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似电子表格或 SQL 数据库中的表格。当你有一个包含不同类型数据的 DataFrame 并希望将其所有或部分列强制转换为整数 (`int`) 类型时，可以使用 `astype()` 函数。

以下是如何将 DataFrame 的特定列或整个 DataFrame 转换为整数类型：

1. **将单个列转换为 int**：

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

这里 `'column_name'` 是你要转换的列名。如果某个值无法转换为整数（例如含有非数字字符），Pandas 会尝试处理，但对于浮点数以外的其他类型，可能需要预处理数据。

2. **将整个 DataFrame 转换为 int**：

   df = df.astype({'column1': int, 'column2': int, ...})

这里 `'column1'`, `'column2'` 是要转换的列名，字典形式指定每个列的转换类型。需要注意的是，只有数值型列才能被转换为 int 类型，非数值型列会被忽略或报错。

在进行类型转换之前，请确保数据适合转换。例如，避免有缺失值（NaN）的列直接转换为 int，因为这些值可能引发错误。

相关问题

pd.DataFrame 如何更改某列的dtype

在pandas DataFrame 中，如果你想更改某一列的数据类型（dtype），你可以直接使用 `astype()` 函数。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中有一列叫做 'column_name'
df = pd.DataFrame({
   'column_name': ['1', '2', '3.14', 'a', 'b']
})

# 初始列的 dtype 可能是 str，你想将其改为整数(int) 或浮点数(float)
original_dtype = df['column_name'].dtype

# 使用 astype() 更改数据类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)  # 如果都是数字，则转为 int
# 或者
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)  # 如果有小数，转为 float

# 现在检查新的数据类型
new_dtype = df['column_name'].dtype
print(f'原始数据类型：{original_dtype}')
print(f'更改为后的数据类型：{new_dtype}')

如果你不确定某个列的具体数据类型，也可以使用 `astype()` 试试，如果类型转换失败会抛出 ValueError 异常。

pandas.core.frame.DataFrame按照每行转为list

可以使用`values`属性将DataFrame按行转换为NumPy数组，然后再使用`tolist()`方法将其转换为列表。示例如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 将DataFrame按行转换为列表
list_of_rows = df.values.tolist()
print(list_of_rows)
# 输出 [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

上述代码将DataFrame `df` 按行转换为列表 `list_of_rows`，其中每个子列表对应原来的一行数据。需要注意的是，转换后的列表中的元素类型都是Python的基本数据类型（如int、float等），而不是Pandas中的Series类型。如果需要保留Series类型，可以使用`to_dict()`方法将DataFrame转换为字典，其中字典的每个键对应一列数据，值为Series类型的对象。