使用pandas. datafframe .astype(<type>)函数来操作列的dtypes。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), columns=list("ABCD"))
>>> df
          A         B         C         D
0  0.542447  0.949988  0.669239  0.879887
1  0.068542  0.757775  0.891903  0.384542
2  0.021274  0.587504  0.180426  0.574300
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

编辑:

处理缺失值:

>>> df
          A         B     C         D
0  0.475103  0.355453  0.66  0.869336
1  0.260395  0.200287   NaN  0.617024
2  0.517692  0.735613  0.18  0.657106
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].fillna(0.0).astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

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 ""。

扩展@Ryan G提到的pandas. datafame .astype(<type>)方法的使用，可以使用errors=ignore参数只转换那些不会产生错误的列，这明显简化了语法。显然，在忽略错误时应该谨慎，但对于这个任务，它非常方便。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4), columns=list('ABCD'))
>>> df *= 10
>>> print(df)
...           A       B       C       D
... 0   2.16861 8.34139 1.83434 6.91706
... 1   5.85938 9.71712 5.53371 4.26542
... 2   0.50112 4.06725 1.99795 4.75698

>>> df['E'] = list('XYZ')
>>> df.astype(int, errors='ignore')
>>> print(df)
...     A   B   C   D   E
... 0   2   8   1   6   X
... 1   5   9   5   4   Y
... 2   0   4   1   4   Z

来自pandas. datafframe .astype文档:

错误:{' raise '， ' ignore '}，默认' raise ' 控制对所提供的dtype的无效数据引发异常。 Raise:允许抛出异常 Ignore:抑制异常。错误时返回原始对象 0.20.0新版功能。

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

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

>>> 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