怎么读取CSV文件中的浮点数的一列转换成整数型

可以使用pandas库的`read_csv()`函数中的`dtype`参数来指定列的数据类型，并将浮点数列转换成整数列。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定浮点数列的数据类型为int
df = pd.read_csv('your_file_path.csv', dtype={'your_float_column': int})

# 将浮点数列转换为整数列
df['your_float_column'] = df['your_float_column'].astype(int)

需要注意的是，如果浮点数列中存在缺失值（如NaN），则需要先将其替换为0或其他整数值，否则转换为整数列时会报错。

相关问题

python将csv文件前两行数据中的浮点数转换成整数

在Python中，如果你有一个CSV文件，想要把前两行（通常认为是标题行）的浮点数转换为整数，你可以使用pandas库来完成这个任务。首先，你需要读取csv文件并创建一个DataFrame，然后针对特定的列进行操作。

下面是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('yourfile.csv')

# 获取前两行（这里假设这两行是标题行，非实际数据）
header_rows = df.iloc[:2]

# 检查需要转为整数的列（比如所有数值列）
float_cols = header_rows.select_dtypes(include=['float64']).columns.tolist()

# 使用astype()函数将列的值转换为整数
for col in float_cols:
    header_rows[col] = header_rows[col].astype(int)

# 保存修改后的标题行
with open('yourfile.csv', 'w') as f:
    header_rows.to_csv(f, index=False)

# 如果你只想改变原文件，可以使用inplace=True：
# header_rows.to_csv('yourfile.csv', index=False, mode='a', header=False, inplace=True)

请注意，这只会改变原始文件的前两行，如果你想在整个DataFrame中应用此操作，你应该先读取整个文件，然后再进行转换。

现在你已知道如何读取文件，下面编写一个程序来执行简单的计算。“portfolio.csv”中的列对应于股票名称，持股数量（share），以及股票价格。请编写程序“pcost.py”，用于打开“portfolio.csv”文件，读取所有行并计算购买投资组合中所有股票的成本。提示：要将字符串转换为整数，请使用“int(s)”；要将字符串转为浮点数，可使用“float(s)”

好的，下面是代码实现：

import csv

total_cost = 0.0

with open('portfolio.csv', 'r') as f:
    rows = csv.reader(f)
    headers = next(rows)
    for row in rows:
        shares = int(row[1])
        price = float(row[2])
        total_cost += shares * price

print('Total cost:', total_cost)

这个程序读取“portfolio.csv”文件，使用CSV模块解析文件中的每一行。在处理每一行时，程序将第二列和第三列分别解析为整数和浮点数，并计算出购买该股票的总成本。最后，程序输出投资组合中所有股票的总成本。