Блог

Главная - Вопросы по программированию - преобразование только плавающих значений столбца в целое число

преобразование только плавающих значений столбца в целое число

#python #pandas

Вопрос:

У меня есть фрейм данных:

 df = pd.DataFrame({"ID": [1,2,3,4,5,6,7], "value": [10,10.00,"123JK",20,10-11,11.00,12.00]})
 
 ID   value
1      10
2    10.00
3    123JK
4     20
5    10-11
6    11.00
7    12.00

Я хочу преобразовать только плавающее значение в целое, чтобы:

 ID   value
1      10
2      10
3    123JK
4      20
5    10-11
6      11
7      12

Я попытался выполнить следующий код:

 df['ID'] = df['ID'].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
df['ID'].astype(np.int64,errors='ignore')

Но он не преобразует все плавающее значение в целое число.

Комментарии:

1. Ваш столбец представляет собой строку, поэтому вместо этого выполните итерацию через coumn.

2. Сценарий кажется неправильным… разве вас не интересует столбец «значение», а не «идентификатор»? Идентификатор уже имеет тип int64. «значение» — это сочетание типов объектов.

Ответ №1:

Если нужны целые числа только для целых чисел с плавающей точкой, например 10.0 , используйте пользовательскую функцию:

 def f(x):
    try:
        x = pd.to_numeric(x, errors='ignore')
        if int(x) == x:
            return int(x)
        else:
            return x
    except:
        return x


df['value'] = df['value'].apply(f)
print (df)
   ID  value
0   1     10
1   2     10
2   3  123JK
3   4     20
4   5  10-11
5   6     11
6   7     12

Ответ №2:

Ну, если предположить, что value столбец будет текстовым, вы могли бы просто заменить регулярное выражение здесь:

 df["value"] = df["value"].str.replace(r'^(d ).d

Ответ №3:

Я предпочитаю pd.to_numeric с fillna :

 df['value'] = pd.to_numeric(df['value'], errors='coerce').fillna(df['value'])

Это приведет к преобразованию в числовые dtype значения s и замене нечисловых данных на NaN . Затем я заполняю NaN s исходным столбцом со строками, это сохранит числовые данные числовыми.

Комментарии:

1. @jezrael Не воспроизводится для меня, я протестировал и не плавает.

2. может быть, моя версия панды. ОК.

3. @jezrael я использую pandas 1.1.3

4. Немного староват, хммм

5. @jezrael Или вы можете попробовать: pd.to_numeric(df['value'], errors='coerce').fillna(df['value']).astype('Int8') .

, r'1')

Ответ №3:

Я предпочитаю pd.to_numeric с fillna :



Это приведет к преобразованию в числовые  dtype  значения s и замене нечисловых данных на  NaN  . Затем я заполняю  NaN  s исходным столбцом со строками, это сохранит числовые данные числовыми.




Комментарии:


1.  @jezrael Не воспроизводится для меня, я протестировал и не плавает.  


2.  может быть, моя версия панды.   ОК.  


3.  @jezrael я использую    pandas 1.1.3    


4.  Немного староват, хммм  


5.  @jezrael Или вы можете попробовать:    pd.to_numeric(df['value'], errors='coerce').fillna(df['value']).astype('Int8')    .  








	Метки: