使用map将Int32类型的新列添加到julia数据帧

我有一个字符串列数据，其值类似于

2.323456

，我想创建一个新列，其Int32值如下：

2323456

我尝试使用

df[！，：newcolumn]

和

map

函数创建一个新列，还使用

parse

将字符串解析为Int32

这很有效

但是，当我使用map执行额外的转换时，它将转换为Int64

这是我的输入数据：

julia> df2 = DataFrame(low_str=["1.12345", "1.12346", "1.12347"]);

julia> pretty_table(df2, markdown)
| low_str |
|  String |
|---------|
| 1.12345 |
| 1.12346 |
| 1.12347 |

我想把它转换成Int32。因此，我：

julia> df2[!, :low] = map(x -> parse( Int32, string( x[1],x[3:7]) ),   df2[:, :low_str]);

julia> pretty_table(df2, markdown)
| low_str |    low |
|  String |  Int32 |
|---------|--------|
| 1.12345 | 112345 |
| 1.12346 | 112346 |
| 1.12347 | 112347 |

到目前为止还不错。 现在，我想向下四舍五入，因此：

julia> df2[!, :low] = map( x -> x - mod(x,5), df2[:, :low]);

julia> pretty_table(df2, markdown)
| low_str |    low |
|  String |  Int64 |
|---------|--------|
| 1.12345 | 112345 |
| 1.12346 | 112345 |
| 1.12347 | 112345 |

数据被正确地向下舍入，但现在它的类型是Int64，而不是预期的Int32

如何保存Int32？

最简单的方法是：

如果你想使用

map然后类似这样的操作会产生所需的结果：

map!(x -> x - mod(x,5), df2.low, df2.low)

通常，您不必使用
map
或
map现在很多。大多数事情都可以通过广播和广播分配来完成。
map!(x -> x - mod(x,5), df2.low, df2.low)