pandas把某列值变成数字

要将pandas中的某列值转换为数字，可以使用astype()方法将该列转换为所需的数字类型。假设你的数据框名为df，要将列A转换为整数类型，可以使用以下代码：

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

如果要将列A转换为浮点数类型，可以使用以下代码：

df['A'] = df['A'].astype(float)

如果你不确定该列中是否存在非数字值，可以先使用to_numeric()方法将其转换为数字，再使用astype()方法转换为所需的数字类型。例如，要将列A转换为整数类型并处理可能存在的非数字值，可以使用以下代码：

df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').astype(int)

这将把所有非数字值转换为NaN，并将其余值转换为整数类型。

相关问题

pandas中将列类型从数字转化成字符串并去掉小数点

在Pandas中，你可以通过`astype()`函数将某一列的数据类型从数字（比如整数、浮点数等）转换为字符串。如果想去掉小数点，可以直接使用字符串切片或者`.replace()`方法。以下是步骤：

1. 首先，假设你有一个DataFrame `df`，并且想要操作的列名为`column_name`。

import pandas as pd

# 假定df中有一列数据叫做'column_name'
data = df['column_name'].copy()

2. 将数值列转换为字符串：

data_str = data.astype(str)

这将把所有的数字都变成字符串，包括小数。

3. 去掉小数点：

# 如果所有数字都是整数，可以使用简单的切片
data_int_str = data_str.apply(lambda x: str(int(x)))

# 如果有小数，可以用replace替换 '.0'（假设你是想保留整数部分）
data_int_str = data_str.replace('.0', '')

请注意，`astype(str)`直接转换了整个列的内容，而`replace()`则需要遍历每一行。如果原列有非数字值，上述操作可能会出现问题，所以最好先检查数据是否合适。