python将浮点数变为整型

在Python中，可以使用int()函数将浮点数转换为整数。该函数将舍弃浮点数的小数部分并返回整数部分。例如，如果有一个浮点数x等于3.14，使用int()函数将其转换为整数y，即y = int(x)，那么y的值将为3。

另外，还可以使用round()函数将浮点数四舍五入并转换为整数。该函数将对浮点数进行舍入操作，并返回最接近的整数。例如，如果有一个浮点数x等于3.6，使用round()函数将其转换为整数y，即y = round(x)，那么y的值将为4。

这两种方法都可以将浮点数转换为整数，具体使用哪种方法取决于您的需求。如果希望简单地将浮点数的小数部分舍弃并保留整数部分，可以使用int()函数。如果需要进行四舍五入操作并返回最接近的整数，可以使用round()函数。

相关问题

dataframe中如何将浮点数变为整型数据

在Pandas DataFrame中，如果你想将某些列的浮点数转换为整型数据，你可以使用`astype()`函数。这个函数用于将特定列的数据类型强制转换。以下是步骤：

1. 首先，选择你想转换的列名或列引用。如果你想要转换整个DataFrame，可以使用`df.select_dtypes(include='float')`来获取所有浮点类型的列。

float_columns = df.select_dtypes(include='float').columns.tolist()

2. 然后对每一列应用`astype(int)`。如果某些值不适合转换成整数（例如有小数部分），可能会抛出异常。你可以选择设置`errors='coerce'`来处理这种异常情况，它会将无法转换的值替换为NaN。

df[float_columns] = df[float_columns].astype(int, errors='coerce')

这将会把所有的浮点数列转换为整数类型。转换后的结果中，那些原本无法转换的小数会被转换为NaT（Not a Time）对于日期时间数据，或者NaN（Not a Number）对于数字数据。

python浮点数四舍五入保留整数

### Python 中浮点数四舍五入并取整

在Python中，`round()` 函数用于对数值进行四舍五入操作。当目标是对浮点数执行此操作并将结果作为整数获取时，可以先调用 `round()` 来获得经过四舍五入后的值，再通过 `int()` 将其转换成整型。

#### 使用 round 和 int 组合的方式

number = 7.89
rounded_number = round(number)    # 对 number 进行四舍五入
integer_part = int(rounded_number)# 转换成整数形式
print(integer_part)              # 输出: 8

值得注意的是，在某些特殊情况下，比如遇到像 .5 的情况时，Python采用了所谓的“银行家舍入法”，这意味着如果一个数字正好处于两个整数之间，则会被调整至最邻近的那个偶数上[^2]。

为了确保最终得到的是严格意义上的整数而不是带有零小数位的浮点数，上述方法中的第二步——应用 `int()` 是必要的。这是因为尽管 `round()` 返回的结果看起来像是个完整的整数（例如显示为 "8."），但从技术角度讲它依然是属于 float 类型的对象；而经由 `int()` 处理之后就变成了纯粹的 integer 类型对象了。

另外一种方式是直接利用 math 库里的 floor 或 ceil 函数来进行向下或向上的取整操作，但这两种做法并不涉及任何类型的四舍五入逻辑：

- 向下取整 (floor): 总是指向较小方向截断；
- 向上取整 (ceil): 则总是朝较大方向扩展。

不过这些并不是题目所询问的标准意义下的“四舍五入”。