Python 将列转换为int时出现TypeError

使用pandas数据帧，其中一列（比如col1）有浮点值，我试图用预定义的常量（比如a）除以这些值，然后将结果保存为整数值

A = 0.5

以下是col1

df["col1"]

0     0.800000
1     0.883333
2     0.883333
3     1.000000
4     1.000000
5     1.300000
6     1.300000
7     1.500000
8     1.500000
9     2.000000
10    2.000000
11    2.500000
12    2.500000

申请后

df["new_col"] = (df["col1"] / A)

它给

0     1.600000
1     1.766667
2     1.766667
3     2.000000
4     2.000000
5     2.600000
6     2.600000
7     3.000000
8     3.000000
9     4.000000
10    4.000000
11    5.000000
12    5.000000

这很好，但只要我将.astype（int）添加到上述代码中，就可以在索引9和10中观察到值分别为3和3，而它应该分别为4和4

df["new_col"] = (df["col1"] / A).astype(int)
df["new_col"]

0     1
1     1
2     1
3     2
4     2
5     2
6     2
7     3
8     3
9     3
10    3
11    5
12    5

我试图获得结果的其他方法是

 df["new_col"] = math.floor(df["col1"] / A )

及

这两个都给了我一个错误的提示：

TypeError:无法将序列转换为类“float”和 TypeError:无法将序列分别转换为类“int”

---

请告诉我如何解决上述问题。

您可能有取整问题。你看到的

4.000000

可能是

3.9999999999

内部的，所以你得到了这个结果。（请尝试

df.col1-2

进行检查。）

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您可以尝试

（df.round（6）/.5）.astype（int）

处理您看到的数字，但这是一种解决方法。

Wierd。我在两个位置都得到了4,4。我想，我应该重新启动我的系统，然后再试一次，否则我已经尝试了10次代码，它显示了3和3。这可能是一个浮点问题。如果它表示为3.99999，astype将把它四舍五入为3。尝试

round（0）

maybe？@ayhan我按照你的建议使用了.round（0），但问题是它是一个上限函数，它的值是2.6、2.87到3，而我希望它们是2。我还可以尝试什么？如果以上列中的所有值都是负数，那么在-3.999999的情况下，它将四舍五入到-4？继续这种方式是危险的。我想如果你的计算结果是3.999，而4是好的结果，你必须重构这部分。我仍然在努力解决这个问题，现在列中的一个值是-7.680000，我将它除以0.04000，它应该是-192，但我得到-191，这影响了我的整体结果。请推荐你提到的重构部分。很抱歉，以前没有遇到过此类问题，所以解决方案不足。我有一个列，它只有一个负的浮点数，我将用另一个正的浮点数除，然后只保留结果的整数部分（比如下限而不是上限）。

df["new_col"] = int( df["col1"] / A)