Floats in Ints in Pandas konvertieren?

Ich habe mit Daten gearbeitet, die aus einer CSV importiert wurden. Pandas haben einige Spalten in Gleitkomma geändert, sodass die Zahlen in diesen Spalten jetzt als Gleitkommazahlen angezeigt werden! Sie müssen jedoch als Ganzzahlen oder ohne Komma angezeigt werden. Gibt es eine Möglichkeit, sie in Ganzzahlen umzuwandeln oder das Komma nicht anzuzeigen?

Gehen Sie folgendermaßen vor, um die Float-Ausgabe zu ändern:

df= pd.DataFrame(range(5), columns=['a'])
df.a = df.a.astype(float)
df

Out[33]:

          a
0 0.0000000
1 1.0000000
2 2.0000000
3 3.0000000
4 4.0000000

pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format
df

Out[35]:

   a
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

Verwenden Sie die pandas.DataFrame.astype(<type>)Funktion, um Spalten-dtypes zu bearbeiten.

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,4), columns=list("ABCD"))
>>> df
          A         B         C         D
0  0.542447  0.949988  0.669239  0.879887
1  0.068542  0.757775  0.891903  0.384542
2  0.021274  0.587504  0.180426  0.574300
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

BEARBEITEN:

So behandeln Sie fehlende Werte:

>>> df
          A         B     C         D
0  0.475103  0.355453  0.66  0.869336
1  0.260395  0.200287   NaN  0.617024
2  0.517692  0.735613  0.18  0.657106
>>> df[list("ABCD")] = df[list("ABCD")].fillna(0.0).astype(int)
>>> df
   A  B  C  D
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0

Betrachtet man den folgenden Datenrahmen:

>>> df = pd.DataFrame(10*np.random.rand(3, 4), columns=list("ABCD"))
>>> print(df)
...           A         B         C         D
... 0  8.362940  0.354027  1.916283  6.226750
... 1  1.988232  9.003545  9.277504  8.522808
... 2  1.141432  4.935593  2.700118  7.739108

Ändern Sie mithilfe einer Liste von Spaltennamen den Typ für mehrere Spalten mit applymap():

>>> cols = ['A', 'B']
>>> df[cols] = df[cols].applymap(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B         C         D
... 0  8  0  1.916283  6.226750
... 1  1  9  9.277504  8.522808
... 2  1  4  2.700118  7.739108

Oder für eine einzelne Spalte mit apply():

>>> df['C'] = df['C'].apply(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B  C         D
... 0  8  0  1  6.226750
... 1  1  9  9  8.522808
... 2  1  4  2  7.739108

Dies ist eine schnelle Lösung pandas.DataFramefür den Fall, dass Sie mehr Spalten von float in integer konvertieren möchten, auch wenn Sie NaN-Werte haben können.

cols = ['col_1', 'col_2', 'col_3', 'col_4']
for col in cols:
   df[col] = df[col].apply(lambda x: int(x) if x == x else "")

Ich habe es mit else x)und versucht else None), aber das Ergebnis hat immer noch die Float-Nummer, also habe ich verwendet else "".

Wenn man die von @Ryan G erwähnte Verwendung der pandas.DataFrame.astype(<type>)Methode erweitert, kann man das errors=ignoreArgument verwenden, um nur die Spalten zu konvertieren, die keinen Fehler erzeugen, was die Syntax erheblich vereinfacht. Natürlich sollte beim Ignorieren von Fehlern Vorsicht walten lassen, aber für diese Aufgabe ist es sehr praktisch.

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4), columns=list('ABCD'))
>>> df *= 10
>>> print(df)
...           A       B       C       D
... 0   2.16861 8.34139 1.83434 6.91706
... 1   5.85938 9.71712 5.53371 4.26542
... 2   0.50112 4.06725 1.99795 4.75698

>>> df['E'] = list('XYZ')
>>> df.astype(int, errors='ignore')
>>> print(df)
...     A   B   C   D   E
... 0   2   8   1   6   X
... 1   5   9   5   4   Y
... 2   0   4   1   4   Z

Aus pandas.DataFrame.astype- Dokumenten:

Fehler: {'erhöhen', 'ignorieren'}, Standard 'erhöhen'

Kontrollieren Sie das Auslösen von Ausnahmen für ungültige Daten für den angegebenen dtype.

• erhöhen: Ausnahmen zulassen
• ignorieren: Ausnahmen unterdrücken. Bei einem Fehler das ursprüngliche Objekt zurückgeben

Neu in Version 0.20.0.

>>> import pandas as pd
>>> right = pd.DataFrame({'C': [1.002, 2.003], 'D': [1.009, 4.55], 'key': ['K0', 'K1']})
>>> print(right)
           C      D key
    0  1.002  1.009  K0
    1  2.003  4.550  K1
>>> right['C'] = right.C.astype(int)
>>> print(right)
       C      D key
    0  1  1.009  K0
    1  2  4.550  K1

So konvertieren Sie alle Float-Spalten in int

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4) * 10, columns=list('PQRS'))
>>> print(df)
...     P           Q           R           S
... 0   4.395994    0.844292    8.543430    1.933934
... 1   0.311974    9.519054    6.171577    3.859993
... 2   2.056797    0.836150    5.270513    3.224497
... 3   3.919300    8.562298    6.852941    1.415992
... 4   9.958550    9.013425    8.703142    3.588733

>>> float_col = df.select_dtypes(include=['float64']) # This will select float columns only
>>> # list(float_col.columns.values)
>>> for col in float_col.columns.values:
...     df[col] = df[col].astype('int64')
>>> print(df)
...     P   Q   R   S
... 0   4   0   8   1
... 1   0   9   6   3
... 2   2   0   5   3
... 3   3   8   6   1
... 4   9   9   8   3

Hier ist eine einfache Funktion, mit der Floats in den kleinstmöglichen Integer-Typ verschoben werden, der keine Informationen verliert. Zum Beispiel,

• 100.0 kann von float in integer konvertiert werden, 99.9 jedoch nicht (ohne Informationen durch Rundung oder Kürzung zu verlieren).

• Darüber hinaus kann 1.0 bis zum int8Verlust von Informationen heruntergestuft werden , der kleinste ganzzahlige Typ für 100_000.0 ist jedochint32

Codebeispiele:

import numpy as np
import pandas as pd

def float_to_int( s ):
    if ( s.astype(np.int64) == s ).all():
        return pd.to_numeric( s, downcast='integer' )
    else:
        return s

# small integers are downcast into 8-bit integers
float_to_int( np.array([1.0,2.0]) )
Out[1]:array([1, 2], dtype=int8)

# larger integers are downcast into larger integer types
float_to_int( np.array([100_000.,200_000.]) )
Out[2]: array([100000, 200000], dtype=int32)

# if there are values to the right of the decimal
# point, no conversion is made
float_to_int( np.array([1.1,2.2]) )
Out[3]: array([ 1.1,  2.2])

Die Spalten, die in int konvertiert werden müssen, können in einem Wörterbuch auch wie folgt erwähnt werden

df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'int', 'col3': 'int'})

>>> df_18['cyl'].value_counts()
... 4.0     365
... 6.0     246
... 8.0     153

>>> df_18['cyl'] = df_18['cyl'].astype(int)
>>> df_18['cyl'].value_counts()
... 4     365
... 6     246
... 8     153