Python 从数据帧中删除小数

我有一些数字，比如

24.00

2.00

3.00

我想要

24 

2 

3

---

我使用了.astype（int），round（），但我一直使用前者。如何使其工作？

您需要重新分配

dataframe

（也就是说，我认为你的错误是）：

>>将熊猫作为pd导入
>>>df=pd.DataFrame（数据={“col”：[24.00,2.00,3.00]}）
>>>df.dtypes
第64列
数据类型：对象
>>>df
上校
0  24.0
1   2.0
2   3.0
>>>df=df.astype（int）
>>>df
上校
0   24
1    2
2    3
>>>df.dtypes
第32列
数据类型：对象

您需要重新分配

数据帧

（也就是说，我认为你的错误是）：

>>将熊猫作为pd导入
>>>df=pd.DataFrame（数据={“col”：[24.00,2.00,3.00]}）
>>>df.dtypes
第64列
数据类型：对象
>>>df
上校
0  24.0
1   2.0
2   3.0
>>>df=df.astype（int）
>>>df
上校
0   24
1    2
2    3
>>>df.dtypes
第32列
数据类型：对象

您可以通过将pandas

选项

，

精度

设置为0来解决此问题

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={"col": [24.00, 2.00, 3.00]})
print(df)
    col
0  24.0
1   2.0
2   3.0
pd.set_option('precision',0)
print(df)
   col
0   24
1    2
2    3

---

您可以通过将

选项

，

精度

设置为0来解决此问题

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={"col": [24.00, 2.00, 3.00]})
print(df)
    col
0  24.0
1   2.0
2   3.0
pd.set_option('precision',0)
print(df)
   col
0   24
1    2
2    3

---

您的数据中是否缺少值？在熊猫数据帧中，只有浮点型列可能缺少数据。这可能是因为列中有

None

或

nan

。在这种情况下，列类型始终为

float

。另外，请注意，如果使用astype（np.int64）（或np.int32、np.int16等，取决于适合您的数据），pandas将比astype（int）工作得更好。您的数据中是否缺少值？在熊猫数据帧中，只有浮点型列可能缺少数据。这可能是因为列中有

None

或

nan

。在这种情况下，列类型总是

float

。另外，请注意，如果您使用astype（np.int64）（或np.int32、np.int16等，取决于适合您的数据），pandas将比astype（int）工作得更好。我相信OP已经尝试过

astype（int）

，但它没有工作。我最初没有设置df=df.astype（int），我相信OP已经试过了

astype（int）

，但它不起作用。我没有设置df=df。astype（int）最初，它现在起作用了