pandas中某列怎么向上整数

您可以使用pandas的ceil()函数来向上整数某一列的数据，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建测试数据
data = {'A': [1.1, 2.3, 3.5, 4.7],
        'B': [5.2, 6.4, 7.6, 8.8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用ceil()函数向上整数A列数据
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: int(x) + 1)

# 打印整理后的数据
print(df)

这段代码输出的结果为：

   A    B
0  2  5.2
1  3  6.4
2  4  7.6
3  5  8.8

相关问题

python中pandas某列数据取整数

你可以使用 `astype(int)` 将 Pandas 数据框的某列转换为整数。

例如，如果你的数据框名为 `df`，要将名为 `column_name` 的列转换为整数，请使用以下代码：

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

如果你想要四舍五入到最接近的整数，可以使用 `round()` 函数：

df['column_name'] = df['column_name'].round().astype(int)

注意，这将会改变原始数据框中的数据，所以请谨慎操作。

将pandas中 某集列设为整数型

要将pandas中某列设为整数型，使用astype()方法将该列的数据类型转换为整数型。下面是具体的步骤：
1. 首先，保你已经导入了pandas库，并且已经读取了你的数据集。
2. 使用astype()方法将指定列的数据类型转换为整型。例如，假设你的数据集名为df，你想将列名为"column_name"的列转换为整数型，可以使用以下代码：
df["column_name"] = df["column_name"].astype(int)
这将把"column_name"列中的所有值转换为整数型。
3. 如果你只想转换某些特定的行，可以使用条件语句来筛选出需要转换的行，然后再进行类型转换。例如，假设你只想将"column_name"列中值大于10的行转换为整数型，可以使用以下代码：
df.loc[df["column_name"] > 10, "column_name"] = df.loc[df["column_name"] > 10, "column_name"].astype(int)
这将把满足条件的行中的"column_name"列的值转换为整数型。