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如何将 Pandas 中的价格列对象转换为 Int，提升数据处理效率？

python

如何将 Pandas 中的价格列对象转换为 Int

简介

在数据科学中，正确处理货币值数据至关重要。Pandas 数据框中的价格列通常被标记为对象类型，给后续处理带来不便。本文将深入探讨如何将 Pandas 中的价格列对象转换为 int 类型，并提供循序渐进的示例。

问题陈述

考虑一个名为 dataframe 的 Pandas 数据框，其中包含一列名为 amount 的价格列，其值类似于 "$3,092.44"。但是，amount 列被标记为对象类型。我们的目标是将该列转换为 int 类型。

解决方案

步骤 1：去除货币符号

首先，去除货币符号 "$"，因为它会干扰 int 转换：

dataframe['amount'] = dataframe['amount'].str.replace('
dataframe['amount'] = dataframe['amount'].str.replace('$', '')

#x27;, '')

步骤 2：转换为浮点数

然后，将字符串值转换为浮点数，避免丢失精度：

dataframe['amount'] = pd.to_numeric(dataframe['amount'])

步骤 3：四舍五入并转换为 Int

最后，四舍五入浮点数并转换为 int 类型：

dataframe['amount'] = dataframe['amount'].round().astype(int)

示例

以一个示例数据框进行演示：

data = {'amount': ['$3,092.44', '$2,546.78', '$1,890.12']}
dataframe = pd.DataFrame(data)

# 类型转换前
print(dataframe.dtypes)

# 执行转换
dataframe['amount'] = dataframe['amount'].str.replace('
data = {'amount': ['$3,092.44', '$2,546.78', '$1,890.12']}
dataframe = pd.DataFrame(data)

# 类型转换前
print(dataframe.dtypes)

# 执行转换
dataframe['amount'] = dataframe['amount'].str.replace('$', '')
dataframe['amount'] = pd.to_numeric(dataframe['amount'])
dataframe['amount'] = dataframe['amount'].round().astype(int)

# 类型转换后
print(dataframe.dtypes)

#x27;, '')
dataframe['amount'] = pd.to_numeric(dataframe['amount'])
dataframe['amount'] = dataframe['amount'].round().astype(int)

# 类型转换后
print(dataframe.dtypes)

输出

类型转换前
amount    object
dtype: object

类型转换后
amount    int64
dtype: int64

amount 列已成功转换为 int 类型。

结论

遵循这些步骤，你可以轻松地将 Pandas 中的价格列对象转换为 int 类型。这将确保数据类型的正确性，便于后续计算和分析。通过掌握这些技术，你可以有效地处理货币值数据，获取准确且有价值的见解。

常见问题解答

  1. 为什么需要将价格列转换为 int 类型？
    因为 int 类型的数据更适合进行数学运算和比较。

  2. 有没有其他方法可以将价格列转换为 int 类型？
    可以，可以使用 int() 函数，但它可能会丢失精度。

  3. 转换后数据会不会出现舍入误差？
    如果四舍五入时使用了不恰当的舍入规则，可能会出现舍入误差。

  4. 如何处理非数字价格值，例如 "NaN" 或 "Invalid"？
    你需要先将这些值替换为适当的数字值或删除它们。

  5. 转换是否会影响原始数据框？
    转换会创建一个新的数据框，不会影响原始数据框。