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python - python - 将浮点数转换为熊猫列中的整数

问题描述

我有一个熊猫数据框：

df3 = pd.DataFrame({
'T': [11.0,22.0,11.23,20.03],
'v2': [11.0,13.0,55.1,33.0],
'v3' : [112.1,2.0,2.1,366.0],
'v4': [np.nan, "blue", 1.0, 2.0]
 })

       T    v2     v3    v4
0  11.00  11.0  112.1   NaN
1  22.00  13.0    2.0  blue
2  11.23  55.1    2.1   1.0
3  20.03  33.0  366.0   2.0

我必须有：

    T       v2     v3    v4
0  11     11.0  112.1   NaN
1  22     13.0    2.0  blue
2  11.23  55.1    2.1   1.0
3  20.03  33.0  366.0   2.0

所以我必须仅在“T”上将浮点数转换为整数。

标签： pythonpandasdataframefloating-pointinteger

解决方案

这是可能的，但有点hack，因为有必要转换为object：

df3['T'] = np.array([int(x) if int(x) == x else x for x in df3['T']], dtype=object)
print (df3)
       T    v2     v3    v4
0     11  11.0  112.1   NaN
1     22  13.0    2.0  blue
2  11.23  55.1    2.1     1
3  20.03  33.0  366.0     2

print (df3['T'].tolist())
[11, 22, 11.23, 20.03]

如果可能缺少值：

df3 = pd.DataFrame({
'T': [11.0,22.0,11.23,np.nan],
'v2': [11.0,13.0,55.1,33.0],
'v3' : [112.1,2.0,2.1,366.0],
'v4': [np.nan, "blue", 1.0, 2.0]
 })


df3['T'] = np.array([int(x) if x % 1 == 0 else x for x in df3['T']], dtype=object)
print (df3)
       T    v2     v3    v4
0     11  11.0  112.1   NaN
1     22  13.0    2.0  blue
2  11.23  55.1    2.1     1
3    NaN  33.0  366.0     2

print (df3['T'].tolist())
[11, 22, 11.23, nan]

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