删除小数点子熊猫列（字符串类型）

Question

我想从字符串类型的熊猫列中删除小数点

Df

Net Sales
123.45
34.89
65.00

我正试着去掉那一栏的小数

Net Sales
123
34
65

df['Net Sales']已经是字符串类型。

我尝试如下：

< code>df['净销售额'] = df['净销售额']。astype(str)。替换(' \.0 '，''，regex=True)

但我得到的错误如下：

< code>ValueError:基数为10的int()的文本无效:“1567.55”

谢谢。

Answer 1

您可以将数据类型强制转换为int，只是在您的数据中有nan的情况下需要注意，转换为int不起作用，因为它们有float数据类型，所以regex解决方案可能更好。

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype('int') 

或者在正则表达式的情况下：

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype('str').replace(r'\.\d+$', '', regex=True).astype('int')

例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Net Sales" : [1.5, 2.5]})

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype('int')

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype('str').replace(r'\.\d+$', '', regex=True).astype('int')

输出：

#   Net Sales
#0  1
#1  2

Answer 2

如果值是字符串，首先转换为浮点数，然后转换为整数:

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype(float).astype(int)

如果值为浮点数，请使用：

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype(int)

您的解决方案应使用 \d 更改为 .： 之后的匹配数字：

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype(str).replace('\.\d+', '', regex=True).astype(int)
print (df)
   Net Sales
0        123
1         34
2         65

或者您可以使用＜code＞按点拆分

df['Net Sales'] = df['Net Sales'].astype(str).str.split('.').str[0].astype(int)