Làm cách nào để chuyển đổi một cột thành int trong python?

Xin chào mọi người, trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét cách giải quyết vấn đề Convert Column String To Int Pandas bằng ngôn ngữ lập trình

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype[int]

Giải pháp cho vấn đề đã đề cập trước đó, Convert Column String To Int Pandas, cũng có thể được tìm thấy trong một phương pháp khác, phương pháp này sẽ được thảo luận sâu hơn với một số ví dụ về mã

# convert Series
my_series = pd.to_numeric[my_series]

# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric[df["a"]]

df_out['gids'] = df_out['gids'].map[lambda x: list[map[int, filter[None, x.split[' ']]]]]

Với nhiều ví dụ, chúng ta đã thấy cách giải quyết vấn đề Convert Column String To Int Pandas

Làm cách nào để chuyển đổi toàn bộ cột thành int panda?

Sử dụng khung dữ liệu gấu trúc. astype[] để chuyển đổi cột thành int [số nguyên], bạn có thể áp dụng điều này trên một cột cụ thể hoặc trên toàn bộ Khung dữ liệu. Để truyền kiểu dữ liệu thành số nguyên có chữ ký 64 bit, bạn có thể sử dụng numpy. int64 , gọn gàng. 25-Jan-2022

Làm cách nào để thay đổi kiểu dữ liệu của một cột trong gấu trúc?

Bạn có thể thay đổi loại cột trong khung dữ liệu gấu trúc bằng lệnh df. phương thức astype[]. Khi bạn tạo khung dữ liệu, bạn có thể cần thay đổi loại cột của khung dữ liệu vì các lý do như chuyển đổi cột thành định dạng số có thể dễ dàng sử dụng để lập mô hình và phân loại. 30-Apr-2021

Làm cách nào để bạn chuyển đổi chuỗi thành int trong Python?

Để chuyển đổi một chuỗi thành số nguyên trong Python, hãy sử dụng hàm int[]. Hàm này nhận hai tham số. chuỗi ban đầu và cơ sở tùy chọn để biểu diễn dữ liệu. Sử dụng cú pháp print[int["STR"]] để trả về str dưới dạng int hoặc số nguyên. 20-Jul-2020

Bạn sẽ chuyển đổi một chuỗi thành dữ liệu trong pandas như thế nào?

Các bước để chuyển đổi chuỗi thành ngày giờ trong Pandas DataFrame

• Bước 1. Thu thập dữ liệu cần chuyển đổi. Để bắt đầu, hãy thu thập dữ liệu mà bạn muốn chuyển đổi thành ngày giờ
• Bước 2. Tạo một khung dữ liệu. Tiếp theo, tạo DataFrame để thu thập dữ liệu trên bằng Python
• Bước 3. Chuyển đổi Chuỗi thành Ngày giờ trong DataFrame

Làm cách nào để bạn chuyển đổi các cột thành số trong Python?

to_numeric[] Cách tốt nhất để chuyển đổi một hoặc nhiều cột của DataFrame thành giá trị số là sử dụng gấu trúc. to_numeric[]. Hàm này sẽ cố gắng thay đổi các đối tượng không phải là số [chẳng hạn như chuỗi] thành số nguyên hoặc số dấu phẩy động khi thích hợp

Làm cách nào để bạn chuyển đổi dữ liệu phân loại thành số trong Python?

LabelEncoder[] từ thư viện sklearn để chuyển đổi dữ liệu phân loại thành dữ liệu số. Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng fit_transform[] trong quá trình này. 10-Jan-2022

Làm cách nào để bạn chuyển đổi một kiểu dữ liệu cột trong Python?

to_numeric[] Phương thức này dùng để chuyển đổi kiểu dữ liệu của cột thành kiểu số. Do đó, float64 hoặc int64 sẽ được trả về dưới dạng kiểu dữ liệu mới của cột dựa trên các giá trị trong cột. 12-Jul-2021

Làm cách nào để thay đổi dữ liệu thành int trong Python?

Để chuyển đổi hoặc truyền một chuỗi thành một số nguyên trong Python, bạn sử dụng hàm tích hợp int[]. Hàm nhận tham số là chuỗi ban đầu bạn muốn chuyển đổi và trả về số nguyên tương đương với giá trị bạn đã truyền. Cú pháp chung trông giống như thế này. int["str"]. 29-Nov-2021

Làm cách nào để thay đổi kiểu dữ liệu trong chuỗi gấu trúc?

Thay đổi loại dữ liệu của một chuỗi trong Pandas Sử dụng một numpy. dtype hoặc kiểu Python để chuyển toàn bộ đối tượng pandas thành cùng loại. Ngoài ra, sử dụng {col. dtype, …}, trong đó col là nhãn cột và dtype là numpy. dtype hoặc loại Python để truyền một hoặc nhiều cột của DataFrame thành các loại dành riêng cho cột. 15-Tháng 9-2022

Là một phần của việc sắp xếp dữ liệu của bạn, bạn có thể cần phải chuyển một cột Pandas DataFrame thành kiểu dữ liệu số nguyên

Chúng tôi sẽ tiếp tục và xem xét ba trường hợp chính

• Truyền một cột cụ thể từ float sang int
• Chuyển đổi một cột chứa các giá trị trống nan thành int
• Chuyển đổi nhiều cột thành int/int64

Tạo một khung dữ liệu Pandas

Hãy bắt đầu bằng cách viết một số mã Python đơn giản sẽ giúp chúng tôi tạo một số dữ liệu thử nghiệm mà bạn có thể sử dụng để theo dõi

import pandas pd

#Lists containing test data

offices = ['Paris', 'Madrid', 'London', 'Barcelona', 'Brussels']
num_interviews = [129.0, 132.0, 145.0, 230.0, pd.NA]
positions = [12.0, 15.0, 13.0, 13.5, 3]

#Create DataFrame from dictionary

interviews_dict  = dict[office=offices, total_interviews =num_interviews, total_positions = positions ]

interviews  = pd.DataFrame[interviews_dict]

interviews.head[]

print[interviews.head[]]

Đây là DataFrame của chúng tôi

officetotal_interviewstotal_positions0Paris129.012.01Madrid132.015.02London145.013.03Barcelona230.013.54Brussels3.0

Hãy cùng tìm hiểu các kiểu dữ liệu cho các cột DataFrame khác nhau

print [interviews.dtypes]

office               object
total_interviews     object
total_positions     float64
dtype: object

Chuyển đổi một cột từ float thành số nguyên

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách chuyển đổi một cột từ kiểu dữ liệu float64 sang int và int64

interviews['total_positions'].astype['int']

Điều này sẽ trả về một chuỗi truyền tới int. Để thay đổi loại thành int64, chỉ cần gõ

interviews['total_positions'].astype['int64']

Xử lý chuyển đổi cột thành int với giá trị nan

Bạn có thể đã lưu ý rằng một trong các cột DataFrame của chúng tôi chứa giá trị trống. Cố gắng truyền nó thành số nguyên sẽ hiển thị lỗi sau

________số 8

Do đó, chúng ta nên xử lý các giá trị trống trước rồi tiếp tục và chuyển cột

interviews['total_interviews'].fillna[0, 
inplace=True].astype[int]

Chuyển đổi nhiều cột thành kiểu int

Chúng ta hãy xem xét một kịch bản thực tế hơn trong đó chúng ta truyền nhiều cột cùng một lúc. Trước tiên, chúng tôi sẽ tiếp tục và xử lý các ô chứa giá trị trống

# convert Series
my_series = pd.to_numeric[my_series]

# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric[df["a"]]

0

Sau đó, chúng tôi sẽ chuyển nhiều cột thành int64. Không giống như trước đây, chúng tôi sẽ chuyển một từ điển chứa các cột để chuyển đổi và loại dtype cần thiết cho mỗi

# convert Series
my_series = pd.to_numeric[my_series]

# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric[df["a"]]

1

Chúng tôi sẽ kết thúc bằng cách xác minh các loại dữ liệu

# convert Series
my_series = pd.to_numeric[my_series]

# convert column "a" of a DataFrame
df["a"] = pd.to_numeric[df["a"]]

2

Điều này sẽ kết xuất

print [interviews.dtypes]

0

Đổi tên các cột đã chuyển đổi

Cuối cùng, chúng ta có thể tiếp tục và đổi tên các cột mà bạn vừa chuyển đổi. Cũng ở đây. chúng tôi sẽ chuyển một từ điển ánh xạ làm tham số cho phương thức DataFrame. Đây là một đoạn ngắn