pandas使用 int() 函数将字符串转换为整数

在 Pandas 中，你可以使用 `astype()` 方法将字符串转换为整数。例如，如果你有一个叫做 `df` 的 DataFrame，其中一列叫做 `my_col` 包含字符串，你可以使用以下代码将其转换为整数类型：

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

请注意，如果字符串列中有任何非数字字符，这可能会引发 `ValueError` 异常。在这种情况下，你需要先处理数据以确保只包含数字，然后再进行类型转换。

相关问题

pandas怎么把int 格式转换为字符串格式

在 Pandas 中，将整数类型的列转换为字符串类型的列，可以使用 `astype()` 方法。例如，假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含一个整数类型的列 `col1`，你可以使用以下代码将它转换为字符串类型的列：

df['col1'] = df['col1'].astype(str)

这将把 `col1` 列中的所有整数转换为字符串，然后将其存储回 `col1` 列。需要注意的是，`astype()` 方法返回一个新的 Series 或 DataFrame，因此需要将其赋值回原始的 Series 或 DataFrame 中，才能使转换生效。如果你想将多个列转换为字符串类型，可以在列名上使用切片或列表，例如：

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].astype(str)

这将把 `col1` 和 `col2` 列中的所有整数都转换为字符串。需要注意的是，使用 `astype()` 方法将整数类型的列转换为字符串类型的列，可能会导致数据类型的改变，因此需要谨慎使用。如果你只是想格式化输出，可以使用字符串的格式化方法，例如：

df['col1_str'] = df['col1'].apply(lambda x: '{:04d}'.format(x))

在这个例子中，我们使用 `apply()` 方法在 `col1` 列中的每个整数上应用一个函数，该函数将整数格式化为 4 位的字符串。然后，我们将格式化后的字符串存储到 `col1_str` 列中。需要注意的是，这种方法不会改变原始列的数据类型。

pandas 将字符串转为int,不包含空字符串

在Python的Pandas库中，可以使用`astype()`方法将字符串转换为整数。然而，这个方法并不包含一个特殊的方法或函数可以检查并忽略空字符串。对于这个问题，我们可以通过一种比较笨的方法实现：先尝试将所有字符串转换为整数，然后删除转换失败的字符串。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，'column_name'是你想要转换的列
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: int(x) if x != '' else x)

这段代码首先使用`apply()`方法遍历每一行（即每一个字符串）。对于每一个字符串，它尝试将其转换为整数。如果转换成功（即该字符串非空且可以成功转换为整数），那么转换后的结果会被赋值给原来的行。如果转换失败（即该字符串为空或无法转换为整数），那么原始行保持不变。这样就可以实现将字符串转为int，并且不包含空字符串。

请注意，这种方法可能会导致数据丢失，因为它实际上是在删除空字符串而不是简单地忽略它们。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的策略，例如将空字符串替换为一个特定的默认值，或者将这些行视为具有特殊的数据类型或状态。