使用'Int64'支持NaN

Astype (int)和Astype ('int64')不能处理缺失值(numpy int) astype('Int64')(注意大写I)可以处理缺失值(pandas int)

df['A'] = df['A'].astype('Int64') # capital I

这假设您希望将缺失的值保留为NaN。如果你打算归因他们，你可以按照Ryan的建议先填写na。

'Int64'(大写I)的例子

If the floats are already rounded, just use astype: df = pd.DataFrame({'A': [99.0, np.nan, 42.0]}) df['A'] = df['A'].astype('Int64') # A # 0 99 # 1 <NA> # 2 42 If the floats are not rounded yet, round before astype: df = pd.DataFrame({'A': [3.14159, np.nan, 1.61803]}) df['A'] = df['A'].round().astype('Int64') # A # 0 3 # 1 <NA> # 2 2 To read int+NaN data from a file, use dtype='Int64' to avoid the need for converting at all: csv = io.StringIO(''' id,rating foo,5 bar, baz,2 ''') df = pd.read_csv(csv, dtype={'rating': 'Int64'}) # id rating # 0 foo 5 # 1 bar <NA> # 2 baz 2

笔记

'Int64'是Int64Dtype的别名: df['A'] = df['A'].astype(pd.Int64Dtype()) #与astype('Int64')相同 大小/签名别名可用: 下界 上界 “Int8” -128年 127 “Int16” -32768年 32767年 “Int32” -2147483648年 2147483647年 “Int64” -9223372036854775808年 9223372036854775807年 “UInt8” 0 255 “UInt16” 0 65535年 “UInt32” 0 4294967295年 “UInt64” 0 18446744073709551615年

在问题的文本中解释了数据来自csv。Só，我认为显示选项，使转换时，数据读取，而不是之后，是相关的主题。

当在数据框架中导入电子表格或csv时，“只有整数列”通常会转换为浮点数，因为excel将所有数值存储为浮点数，以及底层库的工作方式。

当使用read_excel或read_csv读取文件时，有几个选项可以避免导入后转换:

参数dtype允许传递一个包含列名和目标类型的字典，例如dtype = {"my_column": "Int64"} 参数转换器可以用来传递进行转换的函数，例如用0改变NaN。转换= {"my_column": lambda x: int(x) if x else 0} parameter convert_float将“整型浮点数转换为int(即1.0 - > 1)”，但要注意像NaN这样的极端情况。该参数仅在read_excel中有效

要在现有的数据帧中进行转换，其他注释中已经给出了几种替代方法，但由于v1.0.0 pandas有一个有趣的函数:convert_dtypes，即“使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳的dtypes”。

为例:

In [3]: import numpy as np                                                                                                                                                                                         

In [4]: import pandas as pd                                                                                                                                                                                        

In [5]: df = pd.DataFrame( 
   ...:     { 
   ...:         "a": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int64")), 
   ...:         "b": pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.dtype("float")), 
   ...:         "c": pd.Series([1.0, np.nan, 3.0]), 
   ...:         "d": pd.Series([1, np.nan, 3]), 
   ...:     } 
   ...: )                                                                                                                                                                                                          

In [6]: df                                                                                                                                                                                                         
Out[6]: 
   a    b    c    d
0  1  1.0  1.0  1.0
1  2  2.0  NaN  NaN
2  3  3.0  3.0  3.0

In [7]: df.dtypes                                                                                                                                                                                                  
Out[7]: 
a      int64
b    float64
c    float64
d    float64
dtype: object

In [8]: converted = df.convert_dtypes()                                                                                                                                                                            

In [9]: converted.dtypes                                                                                                                                                                                           
Out[9]: 
a    Int64
b    Int64
c    Int64
d    Int64
dtype: object

In [10]: converted                                                                                                                                                                                                 
Out[10]: 
   a  b     c     d
0  1  1     1     1
1  2  2  <NA>  <NA>
2  3  3     3     3

>>> import pandas as pd
>>> right = pd.DataFrame({'C': [1.002, 2.003], 'D': [1.009, 4.55], 'key': ['K0', 'K1']})
>>> print(right)
           C      D key
    0  1.002  1.009  K0
    1  2.003  4.550  K1
>>> right['C'] = right.C.astype(int)
>>> print(right)
       C      D key
    0  1  1.009  K0
    1  2  4.550  K1

将所有浮点列转换为int

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4) * 10, columns=list('PQRS'))
>>> print(df)
...     P           Q           R           S
... 0   4.395994    0.844292    8.543430    1.933934
... 1   0.311974    9.519054    6.171577    3.859993
... 2   2.056797    0.836150    5.270513    3.224497
... 3   3.919300    8.562298    6.852941    1.415992
... 4   9.958550    9.013425    8.703142    3.588733

>>> float_col = df.select_dtypes(include=['float64']) # This will select float columns only
>>> # list(float_col.columns.values)

>>> for col in float_col.columns.values:
...     df[col] = df[col].astype('int64')

>>> print(df)
...     P   Q   R   S
... 0   4   0   8   1
... 1   0   9   6   3
... 2   2   0   5   3
... 3   3   8   6   1
... 4   9   9   8   3

这是一个快速的解决方案，如果你想转换更多的列的熊猫。DataFrame从浮点数到整数也考虑到你可以有NaN值的情况。

cols = ['col_1', 'col_2', 'col_3', 'col_4']
for col in cols:
   df[col] = df[col].apply(lambda x: int(x) if x == x else "")

我尝试用else x)和else None)，但结果仍然有浮点数，所以我使用else ""。

考虑以下数据帧:

>>> df = pd.DataFrame(10*np.random.rand(3, 4), columns=list("ABCD"))
>>> print(df)
...           A         B         C         D
... 0  8.362940  0.354027  1.916283  6.226750
... 1  1.988232  9.003545  9.277504  8.522808
... 2  1.141432  4.935593  2.700118  7.739108

使用列名列表，使用applymap()更改多个列的类型:

>>> cols = ['A', 'B']
>>> df[cols] = df[cols].applymap(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B         C         D
... 0  8  0  1.916283  6.226750
... 1  1  9  9.277504  8.522808
... 2  1  4  2.700118  7.739108

或者对于单个列使用apply():

>>> df['C'] = df['C'].apply(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B  C         D
... 0  8  0  1  6.226750
... 1  1  9  9  8.522808
... 2  1  4  2  7.739108