Python 从浮点64转换为整数时出现语法错误

我试图在pandas中使用excel数据，并且必须将float64数据转换为整数类型，但我不断遇到语法错误。请注意，我是编程语言的完全新手，因此我希望得到尽可能多的帮助-我花了一周时间才弄清楚如何在pandas中打开我的excel文件，现在我在将其转换为matplotlib中可以使用的格式时遇到了问题。我使用的代码如下，所以我希望有人能帮助我

from pandas import ExcelFile
import pandas as pd
# Create ExcelFile object
xlsx = ExcelFile('filename.xlsx')
xlsx.parse(sheetname, parse_cols=6, index_col=None, na_values= ['NA']
# Convert float data types to integer
Spectral Type = Spectral Type.astype('int')

当我运行此命令时，我得到：

Spectral Type = Spectral Type.astype('int')
                ^
SyntaxError: invalid syntax

我做错了什么

是否有更好的方法访问和使用Excel数据，以便在matplotlib中创建图形

关于我对unutbu的评论，我的数据如下：

Type   Value1   time1  Value2   time2  Value3   time3

M0  8.87    41.11   8.41    41.11   8.16    65.78;

继续从M1到M6的值：

M6     13.95  4392.03  14.41 10395.13  14.66 25988.32

运行脚本：

`from pandas import ExcelFile`
`import pandas as pd`
`# Create ExcelFile object`
`xlsx = ExcelFile('filename.xlsx')`
`xlsx.parse(sheetname', parse_cols=6, index_col=None, na_values= ['NA'])`
`df`

（添加解析操作中指定的列名）

返回以下输出：

int64索引：11个条目，0到10个

数据列：

光谱类型10非空值

限幅（1.3“）10个非空值

曝光时间@1.3“，秒10非空值

限幅（2.0“）10个非空值

曝光时间@2.0“，第10秒非空值

限幅（2.5“）10个非空值

曝光时间@2.5“，秒10非空值

d类型：浮点64（6），对象（1）`

因此，我现在需要问的问题是：

如果数据是十进制数，是否有必要更改“极限幅值”和“曝光时间”列的数据类型

我需要保持光谱类型列的原样；我该怎么做

我该怎么做才能把我的数据以正确的表格格式显示出来，这样我就可以用图表来表示它了

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如果

spectrum Type

是

xlsx

中的列名，请尝试：

import pandas as pd
# Create ExcelFile object
xlsx = pd.ExcelFile('filename.xlsx')
df = xlsx.parse('sheetname', parse_cols=6, index_col=None, na_values= ['NA'])

光谱类型

列

df['Spectral Type']

属于数据类型

对象

，包含值，如

M0

。这些可能是字符串。无论何种情况，数据类型都无法转换为

int

。这就是为什么

df['Spectral Type'] = df['Spectral Type'].astype('int')

他犯了一个错误。如果您希望将一列数据类型

float

转换为

int

，则

df['Limiting magnitude (1.3")'] = df['Limiting magnitude (1.3")'].astype('int')

如果列的名称正确的话

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是否有必要更改限幅和限幅的数据类型 曝光时间列，假设数据是十进制数

在您发布的输出结束时，pandas报告

dtypes: float64(6), object(1)

也就是说，在数据帧中的七列中，有六列是dtype

float64

，一列是dtype

object

。我根据列的名称猜测，极限震级和曝光时间是dtype

float64

，光谱类型是dtype

object

如果这个猜测是正确的，那么如果您想将它们作为

float64

s进行操作，就不需要更改限制量级和曝光时间的类型

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我需要保持光谱类型列的原样；我该怎么做

我不明白这个问题。请详细说明

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我该怎么做才能将我的数据以正确的表格格式显示， 这样我就可以把它画出来了

您的数据可以如下所示的表格格式打印：

pd.set_option('display.max_columns', 7)
print(df)

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要制作情节，可以使用。熊猫也有一些。

除了

xlsx.parse

行中的语法错误外，结果似乎没有绑定回

xlsx

，因此

xlsx

不是

ExcelFile

，不是

DataFrame

？我通常使用模式

df=xlsx.parse（etc）

。哎呀，我读得不够仔细。感谢您的更正。感谢unutbu和DSM，但我仍然无法转换数据类型。以下是我尝试的：感谢unutbu和DSM，但我仍然无法转换数据类型。下面是我尝试的：“xlsx=pd.ExcelFile（'filename.xlsx'）”、“df=xlsx.parse（etc）”#将浮点数据类型转换为整数。列名是Spectral Type，所以我尝试了我原来的'Spectral Type=Spectral Type.astype（'int'），再次出现了语法错误，unutbu的建议也不起作用，最后我尝试了'df.Spectral Type=df.Spectral Type.astype（'int'），这也产生了无效的语法错误。还有其他建议吗？Python变量名不能包含空格。这就是

光谱类型=…

不起作用的原因之一。听起来像字符串

“spectrum Type”

是数据帧中的列的名称。这就是为什么我建议

df['spectrum Type']

。如果它不起作用，请发布一条完整的回溯错误消息作为问题的补充（在评论中很难阅读）。我们在这里瞎飞，所以“它不起作用”对我们来说只是不足以帮助您：）