python-3.x - Python：尝试将单列从 Float 转换为 Int

Question

Python 新手。在 PythonAnywhere 中使用大型数据集。出于某种原因，我的 CSV 将“年份”作为文本引入。我能够使用 pd.to_numeric 将其设为数字​​。但现在它是一个浮点数，我想要一个整数。我尝试了 .dropna().apply(np.int64) 但它仍然以 int 形式出现。我需要 dropna，因为显然有一些缺失值代码：

import pandas as pd
import numpy as np

movies_df = pd.read_csv("movies_All.csv")

recentdf = movies_df.copy()

recentdf['Year'] = pd.to_numeric(recentdf['Year'], errors = 'coerce')

recentdf['Year'] = recentdf['Year'].dropna().apply(np.int64)

#recentdf = recentdf[recentdf['Year'] > 2000]

print(recentdf['Year'].head())

输出：名称：年份，dtype：float64

标签： python-3.xpandas

Answer 1

我不确定您的示例数据是什么样的，但请尝试使用

“.astype(int)”而不是“.apply(np.int64)”

这是因为 pandas 数据框对象由 numpy 数组组成。因此，这个 numpy 转换应该适用于您的操作。

可以在此处找到有关此操作的文档。