将dataframe的多列从float转化为int

可以使用`astype()`方法将多列从float类型转换为int类型。例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含两列`col1`和`col2`，它们都是float类型，我们想把它们转换为int类型，可以使用以下代码：

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].astype(int)

这将把`df`中的`col1`和`col2`列从float类型转换为int类型。

相关问题

dataframe中将字段类型转化为数值类型

在Pandas DataFrame中，将字段（column）类型转化为数值类型是非常常见的数据预处理步骤，因为很多统计分析和机器学习算法都依赖于数值输入。你可以使用以下方法来实现：

1. **直接转换**:
如果字段已经是字符串形式的数字，可以直接使用`astype()`函数将其转换为整数或浮点数类型。例如：

   df['your_column'] = df['your_column'].astype(int)  # 转换为整数
   df['your_column'] = df['your_column'].astype(float)  # 转换为浮点数

2. **检查并转换**:
首先用`str.isdigit()`检查列中的元素是否都是数字，然后根据结果转换：

   df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，非数字转成NaN
   df.dropna(subset=['your_column'], inplace=True)  # 删除无法转换的行

这里`errors='coerce'`表示如果转换失败就设置为NaN。

3. **异常处理**:
对于可能包含非数字值的列，可以使用`applymap()`函数尝试转换，并处理可能出现的错误：

   def convert_to_number(x):
       try:
           return int(x)
       except ValueError:
           return np.nan

   df['your_column'] = df['your_column'].apply(convert_to_number)

注意：在转换之前，最好先了解数据内容，因为某些情况下，如日期格式、百分比等也可能被误识别为数字。另外，转换后可能会丢失原始数据的一些信息，比如文本描述，所以谨慎操作。

以下代码运行后得到的data['Fingerprint']使用data.info()查看还是object而非float64，如何在一个含有多个特征的数据集中将特征SMLIES转化成分子指纹，转化后的分子指纹放入原来的数据集中能保证是数值而非object呢，每次用下述代码将SMILES转化成分子指纹后总是因为是object而无法用于XGBoost算法来建立模型 smiles = data 创建一个空的列表来存储分子指纹 fps = [] 遍历每个SMILES，计算Morgan指纹并添加到列表中 for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) # 这里使用默认的Morgan指纹参数 fps.append(fp.ToBitString())# 将分子指纹转换为数值数组 fps_array = np.array([list(fp) for fp in fps], dtype=int)# 将分子指纹加入数据集 data['Fingerprint'] = fps_array.tolist()

如果你想要将分子指纹转化为数值而非object，并将其添加到原始数据集中，你可以使用`pd.DataFrame()`来创建一个新的DataFrame对象，并将分子指纹作为一个新的列添加到该DataFrame中。然后，你可以使用`pd.concat()`函数将原始数据集和新的DataFrame对象合并起来。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

# 假设data是一个包含多个特征的数据集，其中SMILES是需要转换为分子指纹的特征
smiles = data['SMILES']
fps = []

for smi in smiles:
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2)
    fps.append(fp.ToBitString())

fps_array = np.array([list(fp) for fp in fps], dtype=int)
fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=['Fingerprint'])

# 将分子指纹的DataFrame与原始数据集进行合并
data_with_fingerprint = pd.concat([data, fps_df], axis=1)

# 检查分子指纹列的数据类型
print(data_with_fingerprint['Fingerprint'].dtype)

在这个示例代码中，我们首先导入所需的库。然后，我们遍历每个SMILES字符串，计算Morgan指纹并将其添加到`fps`列表中，与之前的代码相同。接下来，我们将`fps`转换为一个包含分子指纹的NumPy数组`fps_array`。然后，我们使用`pd.DataFrame()`函数创建一个新的DataFrame对象`fps_df`，并将分子指纹数组作为一个新的列添加到该DataFrame中。

最后，我们使用`pd.concat()`函数将原始数据集`data`和包含分子指纹的DataFrame对象`fps_df`按列合并起来，得到一个包含分子指纹的新的数据集`data_with_fingerprint`。你可以使用`print()`语句来检查分子指纹列的数据类型。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据自己的数据集和需求进行适当的修改。