无法使用.astype（int）方法[duplicate]将dataframe列转换为int变量类型
我正在遍历数据帧的行以提取如下值，但我收到的总是一个浮点值，并且我无法将结果[“YEAR\u TORONTO”]和结果[“YEAR\u TORONTO2”]
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]
你知道为什么会这样吗？尝试了多种方法，包括pd.\u numeric和round（），但尽管采用了这种方法，还是没有成功
有趣的是，当我输出结果["YEAR_TORONTO"]. iloc[1]. astype（int）如果不是np.isnan（结果["YEAR_TORONTO"]. iloc[i]）np.nan，我得到2016作为int，但是一旦我输出整个数据帧通过调用结果，我仍然得到2016.0作为一个浮动
样本数据（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
样本数据（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
刚刚尝试了np.where，得到了相同的结果。
共有1个答案
您使用astype（）的方法是正确的，但是如果您的列包含nan，它确实有效。你可以试着先分开
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)
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