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python - 如何将整数分配给 Pandas 中的单元格？

问题描述

我想遍历数据框并使用返回的索引创建一个新列enumerate()，但我无法将值分配为整数，我需要稍后对其进行转换。有没有办法一次性做到这一点？

如您所见，整数的直接赋值失败。

df.loc[indexes, ('route', 'id')] = int(i)
print(df.loc[indexes, ('route', 'id')].dtypes)  # float64

需要使用第二行代码进行转换：

df.loc[indexes, ('route', 'id')] = df.loc[indexes, ('route', 'id')].astype(int)
print(df.loc[indexes, ('route', 'id')].dtypes)  # int64

标签： pythonpandas

解决方案

此链接向您展示如何将列的值分配给 pandas 中的 int 类型。基本上你可以通过使用来做到这一点：

  1. to_numeric() - 提供安全地将非数字类型（例如字符串）转换为合适的数字类型的功能。（另见 to_datetime() 和 to_timedelta()。）
  2. astype() - 将（几乎）任何类型转换为（几乎）任何其他类型（即使这样做不一定明智）。还允许您转换为分类类型（非常有用）。
  3. infer_objects() - 如果可能的话，一种实用方法，用于将保存 Python 对象的对象列转换为 pandas 类型。
  4. convert_dtypes() - 将 DataFrame 列转换为支持 pd.NA 的“最佳”dtype（pandas 的对象表示缺失值）。

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