无法使用 .astype(int) 方法将 pandas 数据框列转换为 int 变量类型

Question

我正在遍历数据帧的行以提取如下值，但我收到的始终是浮点值，我无法将 result["YEAR_TORONTO"] 和 [=15= 都转换为 int ]

for i in range(0, len(result)):
    if result["SOURCE_DATASET"].iloc[i] == "toronto":
        result["YEAR_TORONTO"].iloc[i] = pd.to_datetime(result["START_DATE"].iloc[i]).year
        result["YEAR_TORONTO"].iloc[i].astype(int) if not np.isnan(result["YEAR_TORONTO"].iloc[i]) else np.nan
        result["YEAR_TORONTO2"].iloc[i] = result["YEAR_TORONTO"].iloc[i]

知道为什么会这样吗？尝试了多种方法，包括 pd.to_numeric 和 round()，但尽管使用了

方法，但还是没有成功

有趣的是，当我输出 result["YEAR_TORONTO"].iloc[1].astype(int) if not np.isnan(result["YEAR_TORONTO"].iloc[i]) else np.nan, 我得到 2016 作为 int，但是一旦我通过调用 result 输出整个数据帧，我仍然得到 2016.0 作为 float

示例数据（输入）：

    SOURCE_DATASET  START_DATE
0   brampton        06-04-16
1   toronto         06-04-16
2   brampton        06-04-16
3   toronto         06-04-99

示例数据（输出）：

    SOURCE_DATASET  START_DATE  YEAR_TORONTO    YEAR_TORONTO2
0   brampton        06-04-16    NaN             NaN 
1   toronto         06-04-16    2016.0          2016.0  
2   brampton        06-04-16    NaN             NaN 
3   toronto         06-04-99    1999.0          1999.0

刚刚也尝试了 np.where，得到了相同的结果。

Answer 1

您使用 astype() 的方法是正确的，但如果您的列包含 nan，它确实有效。你可以先尝试 split

result["YEAR_TORONTO"].astype(str).str.split('.', expand=True)[0].tolist()

然后分开然后从那里拿走。

或者

Result.loc[RESULT['TORONTO'].notnull(), 'x'] = result.loc[result['TORONTO'].notnull(), 'x'].apply(int)

无法使用 .astype(int) 方法将 pandas 数据框列转换为 int 变量类型

Unable to convert pandas dataframe column to int variable type using .astype(int) method

python

types

integer

type-conversion

pandas