python3 pandas 的DataFrame中怎么把金额字符串转成int
时间: 2023-02-08 17:42:11 浏览: 174
在 pandas 的 DataFrame 中，你可以使用 astype() 方法将金额字符串转换为 int 类型。
例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含一列名为 "amount" 的金额字符串。你可以使用以下代码将该列转换为 int 类型：
```
df["amount"] = df["amount"].astype(int)
```
注意，在执行此操作之前，你需要确保所有的金额字符串都能够成功转换为 int 类型。如果有些字符串不能转换，则会引发 ValueError 异常。
如果你想要跳过无法转换的字符串，你可以使用以下代码：
```
df["amount"] = df["amount"].apply(pd.to_numeric, errors="coerce").fillna(0).astype(int)
```
这样，所有无法转换的字符串将会被转换为 NaN，然后使用 fillna() 方法将其填充为 0。最后，使用 astype(int) 将列转换为 int 类型。
相关问题
python3 pandas的DataFrame 怎么把金额字符串转成整数
### 回答1：
你可以使用 `pd.to_numeric` 函数来实现这个功能。首先你需要导入 pandas 库，然后使用如下代码即可将 DataFrame 中的金额字符串转换成整数。
```
import pandas as pd
# 假设你的 DataFrame 叫做 df，你想要转换的列叫做 "amount"
df["amount"] = pd.to_numeric(df["amount"])
```
如果你想要将转换后的数据类型设置为 int，可以使用如下代码：
```
df["amount"] = pd.to_numeric(df["amount"], downcast="integer")
```
这样就可以将 DataFrame 中的金额字符串转换为整数了。
### 回答2：
要将金额字符串转换为整数，可以使用pandas的DataFrame中的apply函数和lambda表达式来实现。
首先，需要创建一个用于存储金额字符串的列的DataFrame。然后，使用apply函数将lambda表达式应用于该DataFrame的该列。在lambda表达式中，可以使用Python的内置函数int()将金额字符串转换为整数。最后，将转换后的结果保存回原始的DataFrame中。
下面是具体的实现代码：
```python
import pandas as pd
# 创建包含金额字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'金额': ['100.00', '200.50', '300.75']})
# 使用apply函数和lambda表达式将金额字符串转换为整数，并保存回原始的DataFrame
df['金额'] = df['金额'].apply(lambda x: int(float(x) * 100))
print(df)
```
输出结果如下：
```
金额
0 10000
1 20050
2 30075
```
以上代码首先创建了一个包含金额字符串的DataFrame `df`，然后使用`apply`函数和`lambda`表达式将金额字符串转换为整数，并将结果保存回原始的DataFrame。转换的过程中，首先使用`float`函数将字符串转换为浮点数，然后乘以100，并使用`int`函数将结果转换为整数。最后，输出转换后的DataFrame。
### 回答3：
在Python3的pandas中，可以使用astype()方法将金额字符串转换为整数。
首先，确保金额字符串的格式是合适的，如"100.00"。然后，可通过以下步骤将其转换为整数。
首先，使用pandas的read_csv()方法导入包含金额字符串的DataFrame。假设该DataFrame的名称是df。
然后，使用strip()方法删除金额字符串中的空格、逗号等特殊字符。
接下来，使用astype()方法将金额字符串转换为float类型。
最后，使用round()方法四舍五入保留两位小数，并乘以100将金额转换为整数。
以下是一个示例代码：
```python
import pandas as pd
# 示例数据
data = {'金额':['100.00', '200.50', '300.75']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将金额字符串转换为整数
df['金额'] = df['金额'].str.strip().astype(float).round(2) * 100
df['金额'] = df['金额'].astype(int)
print(df)
```
输出结果：
```
金额
0 10000
1 20050
2 30075
```
以上示例代码将金额字符串转换为整数，并显示在DataFrame中。输出结果中的金额已经成功转换为整数。
需要注意的是，根据金额字符串的具体格式和需求，以上示例代码可能需要适当修改。
如何把pandas的dataframe中的字符串类型转换为数字类型
在Pandas中，将数据框（DataFrame）中的字符串类型转换为数字类型通常需要先检查数据类型，然后使用适当的方法进行转换。下面是一个通用步骤：
1. **检查数据类型**:
使用`dtypes`属性检查每一列的数据类型：
```python
df.dtypes
```
2. **转换单列**:
对于单列，可以直接使用`to_numeric()`函数，或者利用`astype()`方法转换：
- `to_numeric()`:
```python
df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')
```
- `astype()`:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype('float') # 或者 'int' 根据需要
```
`errors='coerce'`表示无法转换的值将会被转换为`NaN`。
3. **处理缺失值**:
转换后可能会有`NaN`值，可以根据需要处理，比如填充某个默认值、删除含有`NaN`的行，或者使用`fillna()`或`dropna()`方法：
```python
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0) # 将NaN替换为0
df = df.dropna(subset=['column_name']) # 删除包含NaN的行
```
4. **批量转换**:
如果想批量转换所有数值类型的列，可以使用`.applymap()`：
```python
num_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns # 获取所有非数字列名
df[num_cols] = df[num_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
```
记得在实际应用中，要考虑到数据质量，可能需要先对数据进行预处理，比如去除空值、特殊字符等，才能保证转换的成功。
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