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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，我們經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)是一種常見的操作，本文將詳細(xì)介紹如何使用pandas將數(shù)據(jù)整理并轉(zhuǎn)換為整數(shù)。
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我們需要了解pandas中的一些基本概念：
1、Series：一維數(shù)組，可以存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)，如整數(shù)、字符串等。
2、DataFrame：二維數(shù)組，類似于Excel表格，可以存儲(chǔ)多列數(shù)據(jù)。
3、dtype：數(shù)據(jù)類型，用于指定Series或DataFrame中的數(shù)據(jù)類型。
接下來，我們將通過以下幾個(gè)步驟來講解如何將pandas中的數(shù)據(jù)整理并轉(zhuǎn)換為整數(shù)：
步驟1：導(dǎo)入pandas庫
我們需要導(dǎo)入pandas庫，如果你還沒有安裝pandas庫，可以使用以下命令進(jìn)行安裝：
pip install pandas
在Python代碼中導(dǎo)入pandas庫：
import pandas as pd
步驟2：創(chuàng)建Series和DataFrame
我們可以使用pandas提供的函數(shù)來創(chuàng)建Series和DataFrame，創(chuàng)建一個(gè)包含整數(shù)和字符串的Series：
data = [1, 2, '3', '4'] series = pd.Series(data) print(series)
輸出結(jié)果：
0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: object
從輸出結(jié)果可以看出，Series中的數(shù)據(jù)類型為object（對(duì)象），即字符串，接下來，我們將這個(gè)Series轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。
步驟3：將Series轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型
我們可以使用Series的astype()方法將其轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，將上述Series轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型：
integer_series = series.astype(int) print(integer_series)
輸出結(jié)果：
0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64
從輸出結(jié)果可以看出，Series中的數(shù)據(jù)類型已經(jīng)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型（int64），同樣的方法也可以應(yīng)用于DataFrame，創(chuàng)建一個(gè)包含整數(shù)和字符串的DataFrame：
data = {'A': [1, 2, '3', '4'], 'B': [5, 6, '7', '8']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
輸出結(jié)果：
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 6.0
2 3.0 7.0
3 4.0 8.0
從輸出結(jié)果可以看出，DataFrame中的數(shù)據(jù)類型為浮點(diǎn)數(shù)（float），接下來，我們將這個(gè)DataFrame轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。
步驟4：將DataFrame轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型
我們可以使用DataFrame的astype()方法將其轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，將上述DataFrame轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型：
integer_df = df.astype(int) print(integer_df)
輸出結(jié)果：
A B 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8
從輸出結(jié)果可以看出，DataFrame中的數(shù)據(jù)類型已經(jīng)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型（int64），需要注意的是，如果DataFrame中存在無法轉(zhuǎn)換為整數(shù)的值（如字符串），astype()方法會(huì)拋出異常，在使用astype()方法之前，建議先檢查數(shù)據(jù)是否適合轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，可以使用pd.to_numeric()函數(shù)將非數(shù)值類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型：
df['A'] = pd.to_numeric(df['A']).astype(int) # 將A列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，忽略無法轉(zhuǎn)換的值（如字符串） print(df)
輸出結(jié)果：
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 6.0
2 3.0 7.0 # A列中的字符串已經(jīng)被忽略，未出現(xiàn)在DataFrame中
3 4.0 8.0 # A列中的字符串已經(jīng)被忽略，未出現(xiàn)在DataFrame中
當(dāng)前文章：pandas整理轉(zhuǎn)整數(shù)
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