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。

相关问题

python,pandas实现字符型变为整数型

可以使用pandas中的astype()函数将字符型转换为整数型。

例如，有一个包含字符型和整数型的数据框df：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4'], 'B': [5, 6, 7, 8]})

可以使用astype()函数将A列的字符型转换为整数型：

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

转换后的数据框为：

   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

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