python将int转换为float的问题

我使用pandas read_csv提取数据并重新格式化。例如，“HBE日期”一栏中的“2018年10月28日”将重新格式化为“eHome 10/2018”

它主要起作用，但我得到了重新格式化的值，如“ehome 1.0/2015.0”

此时，如果我打印（键入（eMonth））它返回为“int”。如果我打印eYears列表，我会得到像2013、2014、2015等值

但是我将列表分配给数据框中的列

eHomeHBEdata.insert(0,'workshop Month',eMonths)
eHomeHBEdata.insert(1,'workshop Year',eYears)

。之后，print（eHomeHBedata[‘车间月’]）返回值，如2013.0、2014.0、2015.0。那是浮点数，对吗

当我尝试使用下面的代码时，我得到了上面提到的错误格式

eHomeHBEdata['course session'] = "ehome " + eHomeHBEdata['workshop Month'].astype(str) + "/" + eHomeHBEdata['workshop Year'].astype(str)
eHomeHBEdata['start'] = eHomeHBEdata['workshop Month'].astype(str) + "/1/" + eHomeHBEdata['workshop Year'].astype(str) + " 12:00 PM"

有人能解释一下这里发生了什么并帮我解决吗？

解决方案 要将日期列转换（重新格式化）为

MM/YYYY

，只需执行以下操作：

df[“您的列名称”].dt.strftime（“%m/%Y”）

有关两种不同的用例，请参见第A节和第B节

A.例子 我用一个名为：

Date

的列为这个插图创建了一些虚拟数据。要将此列重新格式化为

MM/YYYY

我使用的是

df.Dates.dt.strftime（“%m/%Y”）

，它相当于

df[“Dates”].dt.strftime（“%m/%Y”）

将熊猫作为pd导入
##虚拟数据
日期=pd.日期\u范围（开始日期为2020/07/01'，结束日期为2020/07/07'，频率为'D'）
df=pd.DataFrame（日期，列=['dates']））
#解决方案
df['Reformatted_Dates']=df.Dates.dt.strftime（“%m/%Y”）
打印（df）
##输出：
#重新格式化的日期
# 0 2020-07-01           07/2020
# 1 2020-07-02           07/2020
# 2 2020-07-03           07/2020
# 3 2020-07-04           07/2020
# 4 2020-07-05           07/2020
# 5 2020-07-06           07/2020
# 6 2020-07-07           07/2020

B.如果您的输入数据采用以下格式 在本例中，首先可以使用列上的

.astype（'datetime64[ns，US/Eastern]'）

转换日期。这使您可以对列应用特定于日期时间的方法。现在尝试运行

df.Dates.astype（'datetime64[ns，US/Eastern]'））.dt.to_period（freq='M'）

##虚拟数据
日期=[
'10/2018', 
'11/2018', 
'8/2019', 
'5/2020',
]
df=pd.DataFrame（日期，列=['dates']））
打印（df.Dates.dtype）
打印（df）
##将列转换为datetime并重新格式化
df['Dates']=df.Dates.astype（'datetime64[ns，美国/东部]）#.dt.strftime（'%m/%Y'））
打印（df.Dates.dtype）

C.避免使用

for循环

试试这个。可以在列上使用熊猫的内置矢量化，而不是在每行上循环。我已经在列中使用了

.dt.month

和

.dt.year

来获取月份和年份，即

int

eHomeHBEdata['HBE date']=pd.to_datetime（eHomeHBEdata['Course Completed']）
eHomeDates=eHomeHBEdata['HBE date']#应为datetime.datetime格式
##这就是我改变的
>>>eMonths=eHomeDates.dt.month
>>>eYears=eHomeDates.dt.年
eHomeHBEdata.插入（0，'车间月'，月数）
eHomeHBEdata.插入（1，“车间年”，eYears）

使用此方法检查数据框pandas.dataframe.dtypes中每列的数据类型可能是float，如果插入int值，则会将其转换为float“workshop Month”is type series。创建它的eMonths对象是一个列表。进入列表的单个eMonth对象的类型为int。但是，当“车间月份”被放入df列时，它看起来像一个浮点。@NWWPA这能解决问题吗？如果您有任何问题，请告诉我。谢谢您的努力。您在A部分中的解决方案是解决其中一个问题，但不是全部问题。eHomeHBEdata“course session”值是固定的，但是eHomeHBEdata['start']仍然需要for循环提取的月份和日期数值。e、 g.输入日期为'11/5/2020'将为'start'创建输出值'11/1/2020'。原因与我将加载输出CSV的CRM软件有关。@NWWPA您能否将“输入数据”和“预期输出数据”作为示例共享？现在我还不清楚你到底在寻找什么。在上面的for循环之后，eMonths和eYears列表中的对象是int类型。在将它们分配到列之后，它们以某种方式转换为float类型：

eHomeHBEdata.insert（0，'workshop Month'，eMonths）eHomeHBEdata.insert（1，'workshop Year'，eYears）

I获得“10.0”NWWPA请检查我的解决方案中的C部分，而不是“10”和“2020.0”而不是“2020”。

eHomeHBEdata['course session'] = "ehome " + eHomeHBEdata['workshop Month'].astype(str) + "/" + eHomeHBEdata['workshop Year'].astype(str)
eHomeHBEdata['start'] = eHomeHBEdata['workshop Month'].astype(str) + "/1/" + eHomeHBEdata['workshop Year'].astype(str) + " 12:00 PM"