Вы можете использовать следующий синтаксис для преобразования столбца в pandas DataFrame в целочисленный тип:
df['col1'] = df['col1'].astype (int)
В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример 1: преобразование одного столбца в целое число
Предположим, у нас есть следующие Pandas DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'points': ['25', '20', '14', '16', '27'],
'assists': ['5', '7', '7', '8', '11']})
#view data types for each column
df.dtypes
player object
points object
assists object
dtype: object
Мы видим, что ни один из столбцов в настоящее время не имеет целочисленного типа данных.
В следующем коде показано, как преобразовать столбец «точки» в DataFrame в целочисленный тип:
#convert 'points' column to integer
df['points'] = df['points'].astype (int)
#view data types of each column
df.dtypes
player object
points int64
assists object
dtype: object
Мы видим, что столбец «точки» теперь является целым числом, а все остальные столбцы остались без изменений.
Пример 2. Преобразование нескольких столбцов в целое число
В следующем коде показано, как преобразовать несколько столбцов в DataFrame в целое число:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'points': ['25', '20', '14', '16', '27'],
'assists': ['5', '7', '7', '8', '11']})
#convert 'points' and 'assists' columns to integer
df[['points', 'assists']] = df[['points', 'assists']].astype (int)
#view data types for each column
df.dtypes
player object
points int64
assists int64
dtype: object
Мы видим, что столбцы «очки» и «ассисты» были преобразованы в целое число, а столбец «игрок» остался без изменений.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные преобразования в Python:
Как преобразовать столбцы Pandas DataFrame в строки
Как преобразовать отметку времени в дату и время в pandas
Как преобразовать дату и время в дату в pandas