Python数据分析float64转化成int

在Python数据分析中，要将float64类型转换为int类型，可以使用int()函数或astype()方法。

例如，以下代码将一个名为`f`的float64类型的Series转换为int类型：

使用int()函数：

import pandas as pd

f = pd.Series([3.14, 2.71, 1.618])
i = f.astype(int)
print(i)

输出：

0    3
1    2
2    1
dtype: int64

使用astype()方法：

import pandas as pd

f = pd.Series([3.14, 2.71, 1.618])
i = f.astype('int64')
print(i)

输出：

0    3
1    2
2    1
dtype: int64

在这两个代码示例中，我们首先创建了一个包含浮点数的Series。然后，我们使用`astype()`方法或int()函数将其转换为int类型，并将其保存在变量`i`中。在这两个示例中，输出的Series的元素类型都是int64。

相关问题

python数据分析数据类型float转int

在Python中，可以使用int()函数将float类型转换为int类型。int()函数会直接将浮点数的小数部分截断，返回整数部分。例如：

f = 3.14
i = int(f)

在这个例子中，我们将浮点数f转换为整数类型i。int()函数会将3.14的小数部分截断，返回整数3。

需要注意的是，在将浮点数转换为整数时，可能会出现精度丢失的情况。例如，将0.9转换为整数时，可能会返回0而不是1。因此，在转换类型之前，需要根据具体情况进行精度处理。

用python数据分析链家房价信息

好的，以下是一个简单的用 Python 进行链家房价数据分析的流程：

1. 数据获取：从链家网站上爬取房价数据，可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库进行网页解析和数据抓取。

2. 数据清洗：将数据进行清洗，包括数据去重、空值处理、异常值处理等操作，可以使用 Pandas 库进行数据清洗。

3. 数据可视化：使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库进行数据可视化，可以画出房价分布图、区域热力图等。

4. 数据分析：对数据进行统计分析，比如计算平均房价、最高房价、最低房价等指标，并可以通过数据透视表进行更深入的分析。

下面是一个基本的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 爬取链家网站上的房价数据
url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析数据，提取房价信息
price_list = []
for li in soup.select('.sellListContent li'):
    price = li.select('.totalPrice span')[0].text
    price_list.append(float(price))

# 将数据转换成 DataFrame 格式，并进行数据清洗
data = pd.DataFrame({'price': price_list})
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(inplace=True)

# 绘制房价分布图
sns.histplot(data=data, x='price', bins=30, kde=True)
plt.title('House Price Distribution in Shenzhen')
plt.show()

# 绘制区域热力图
def get_district_info(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    district_list = []
    for a in soup.select('.position dl dd div a'):
        district = a.text
        district_list.append(district)
    count_list = []
    for span in soup.select('.position dl dd div span'):
        count = span.text
        count_list.append(int(count))
    data = pd.DataFrame({'district': district_list, 'count': count_list})
    return data

district_url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/'
district_data = get_district_info(district_url)
sns.barplot(data=district_data, x='count', y='district', orient='h')
plt.title('House Count in Each District of Shenzhen')
plt.show()

以上代码仅为示例，具体的数据获取和处理方式可以根据实际情况进行调整。