Cómo convertir flotantes a enteros en Pandas
En este tutorial de Python Pandas, aprenderá cómo convertir Floats a enteros de DataFrame utilizando Pandas
Cómo convertir flotantes a enteros en Pandas DataFrame
- En este programa, discutiremos cómo convertir un tipo de datos flotante a un número entero en Pandas DataFrame.
- En Python Pandas para convertir valores flotantes a un número entero, podemos usar Marco de datos.astype() método. Este método se usa para establecer el tipo de datos de una columna de datos existente en un DataFrame.
- Para realizar esta tarea, también podemos usar la entrada al diccionario para cambiar más de una columna y este tipo específico nos permite convertir los tipos de datos de un tipo a otro.
Sintaxis:
Aquí está la sintaxis del método DataFrame.astype()
DataFrame.astype
(
dtype,
copy=True,
errors="raise"
)- Consta de pocos parámetros.
- tipo de d: Este parámetro especifica el tipo de datos al que desea aplicar el objeto de marco de datos completo de conversión al mismo tipo.
- Copiar: Por defecto, toma la ‘Verdadero’ value y devuelve una copia cuando copy=true. Si copy=False, entonces los cambios de valor tal vez no regresen a otro objeto.
- errores: Por defecto, es ‘elevar’ e incluye ‘elevar’ y ‘pasar por alto’. Si esto es ‘elevar’ entonces permitirá una excepción. De manera similar, si se ignora, el tipo de datos no debe ser un conjunto.
Ejemplo:
Pongamos un ejemplo y comprobemos cómo convertir flotantes a un número entero en Pandas DataFrame.
Código fuente:
import pandas as pd
new_lis = [[1782.3, 224.5, 100.22], [66.2, 118.5, 457.21],
[276.2, 918.2, 645.55], [554.6, 5178.8, 956.86],
[49.7, 22.3, 9762.99], [41.36, 367.4, 900.25],
[37.8, 23.32, 213.90]]
df = pd.DataFrame(new_lis, columns = ['col1', 'col2', 'col3'])
print(df.astype(int))En el programa anterior primero, hemos creado una lista ‘nuevo_lis’ luego asígnele valores flotantes.
Ahora cree un objeto de marco de datos y pase la lista de nombres de columna como argumento. Una vez que imprimas el ‘df.astype’ entonces la salida mostrará solo valores enteros.
Aquí está la salida del siguiente código dado
Lea también, Cómo obtener las primeras N filas de Pandas DataFrame en Python
Cómo convertir valores flotantes a un número entero en Pandas DataFrame usando el método apply ()
Usando el método Pandas.apply() podemos fácilmente convertir el tipo de datos flotante en un entero en Pandas DataFrame.
Sintaxis:
Aquí está la sintaxis del método DataFrame.apply()
DataFrame.apply
(
func,
axis=0,
raw=False,
result_type=None,
args=(),
)Código fuente:
import pandas as pd
import numpy as np
new_lis = [[1782.3, 224.5, 100.22], [66.2, 118.5, 457.21],
[276.2, 918.2, 645.55], [554.6, 5178.8, 956.86],
[49.7, 22.3, 9762.99], [41.36, 367.4, 900.25],
[37.8, 23.32, 213.90]]
df = pd.DataFrame(new_lis, columns = ['col1', 'col2', 'col3'])
df['col2'] = df['col2'].apply(np.int64)
df['col1'] = df['col1'].apply(np.int64)
df['col3'] = df['col3'].apply(np.int64)
print(df)En el código anterior, hemos seleccionado todas las columnas que están disponibles en la lista, y para convertir valores de tipo flotante en valores enteros, podemos usar fácilmente el df. Aplicar () método.
Aquí está la implementación del siguiente código dado
Cómo convertir flotantes a enteros en Pandas DataFrame
Leer Pandas reemplazar nan con 0
Convierta el valor flotante en un número entero en Pandas
- Aquí podemos ver cómo convertir el valor flotante a un número entero en Pandas.
- Para realizar esta tarea en particular podemos aplicar el método Marco de datos.astype(). Este método ayudará al usuario a convertir el valor flotante en un número entero. En Python, este método se usa para convertir un objeto en Pandas DataFrame a un tipo de datos diferente como un entero y esta función también cambia el tipo de datos del objeto de marco de datos a un tipo de datos particular.
Código fuente:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), columns=list("Lmno"))
print(df)
df[list("Lmno")] = df[list("Lmno")].astype(int)
print("After updating Datafarme",df)En el programa anterior, hemos importado pandas y la biblioteca numpy y luego creamos un objeto de marco de datos ‘df’ en el que hemos utilizado la función random() para crear valores flotantes. Junto con eso, hemos asignado la d.f. tipo() método para convertir valores flotantes con valores enteros.
Aquí está la captura de pantalla del siguiente código dado
Convierta el valor flotante en un número entero en Pandas
Lea cómo agregar una columna a un marco de datos en Python Pandas
Cómo convertir float a un entero en Pandas con nan
- Veamos cómo convertir el valor de nan flotante con un número entero en Pandas DataFrame.
- Mediante el uso Marco de datos.astype() método podemos resolver este problema. En este ejemplo, hemos creado una serie pandas y le asignamos valores nan y flotantes. Ahora declara una variable ‘resultado’ y use df.astype() función para convertir valores flotantes nan a enteros.
Código fuente:
import pandas as pd
import numpy as np
new_val = pd.Series([78.0, 49.0, np.nan, 26.0,np.nan,72.0])
result = new_val.astype('Int32')
print(result)Aquí está la ejecución del siguiente código dado
Cómo convertir float a un entero en Pandas con nan
Como puede ver en la captura de pantalla, la salida mostrará solo un valor entero
Lea cómo convertir Pandas DataFrame a NumPy Array en Python
Cómo convertir float a un entero en Pandas sin decimales
- En este programa, discutiremos cómo convertir valores flotantes a un número entero en el marco de datos de Pandas sin decimal.
- En este ejemplo primero, hemos creado un marco de datos y le asignamos un valor de cadena. Ahora queremos convertir estas cadenas en números flotantes. Para ello hemos utilizado el df.astype(flotante) método para obtener los números enteros.
- Ahora usa el df.astype(flotante).sum método se utiliza para establecer el tipo de datos de una columna de datos existente en un DataFrame.
Ejemplo:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([
['9', '3', '897'],
['28', '67', '91'],
['67', '567', '43']
])
df.astype(float).sum().astype(str)
pd.options.display.float_format="{:,.0f}".format
df.astype(float).sum()
print (df)Aquí está la ejecución del siguiente código dado
Cómo convertir float a un entero en Pandas sin decimales
Leer Obtener índice Pandas Python
Cómo convertir flotante a un número entero en Pandas read_csv
- Aquí podemos ver cómo convertir flotante a un entero en el marco de datos de Pandas usando el modo read_csv.
- En este ejemplo primero, creamos un archivo CSV en el que hemos asignado un valor flotante. Ahora usa el df.astype() método para convertir valores flotantes en un número entero.
Código fuente:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('test1.csv')
result = df.astype(int)
print(result)En el programa anterior, importamos la biblioteca de Python y luego creamos una variable ‘df’ en el que hemos leído el archivo CSV y el delimitador son comas en el nombre del archivo.
Puede crear su archivo CSV y poner valores flotantes en él. Después de eso aplica el df.astype() método para resolver este problema.
Aquí está la captura de pantalla del archivo CSV
Cómo convertir flotante a un número entero en Pandas read_csv
Implementación:
Cómo convertir flotante a un número entero en Pandas read_csv
Leer Python Pandas Escribir DataFrame en Excel
Cómo convertir una columna de flotante a entero en Pandas
- En este programa, discutiremos cómo convertir una columna de flotante a un valor entero en Pandas DataFrame.
- Al usar el Pandas.apply() método podemos permitir que el usuario pase un método y lo aplique a los valores de Pandas DataFrame.
Sintaxis:
Aquí está la sintaxis de Pandas. Aplicar () método
DataFrame.apply
(
func,
axis=0,
raw=False,
result_type=None,
args=(),
)Código fuente:
import pandas as pd
import numpy as np
new_lis = [[6732.3, 224.5, 100.22], [66.2, 118.5, 457.21],
[3489.2, 918.2, 645.55], [554.6, 5178.8, 956.86],
[883.7, 22.3, 9762.99], [41.36, 367.4, 900.25],
[189.8, 23.32, 213.90]]
df = pd.DataFrame(new_lis, columns = ['val1', 'val2', 'val3'])
df['val2'] = df['val2'].apply(np.int64)
df['val1'] = df['val1'].apply(np.int64)
df['val3'] = df['val3'].apply(np.int64)
print(df)En el código anterior, hemos seleccionado todas las columnas que están disponibles en la lista, y para convertir valores de tipo flotante en valores enteros, podemos usar fácilmente el df. Aplicar () método. Una vez que imprimas ‘df’ luego, la salida mostrará todos los valores de la columna.
Puede consultar la siguiente captura de pantalla
Cómo convertir una columna de flotante a entero en Pandas
