将缺失值的浮点数转换为整数 - Python

在数据分析和处理过程中，经常会遇到数据中有缺失值的情况。而缺失值通常以浮点数NaN表示，但是在一些情况下，需要将NaN转换为整数0或其他值。本文将介绍如何使用Python将缺失值的浮点数转换为整数。

方法一：使用Pandas库fillna()函数

Pandas库是Python中常用的数据处理和分析库。它提供了fillna()函数，可以将缺失值（NaN）替换为指定的值。我们可以通过将NaN替换为整数0来实现将缺失值的浮点数转换为整数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1.0, 2.0, float('nan'), 4.0],
                   'B': [float('nan'), 6.0, 7.0, 8.0]})
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果：

     A    B
0  1.0  0.0
1  2.0  6.0
2  0.0  7.0
3  4.0  8.0

在上述代码中，我们先创建了一个DataFrame对象df，包含两个列A和B。其中，第1行第3列和第2行第1列的值为NaN。然后，我们使用fillna函数将所有的NaN替换为整数0，最后输出转换后的DataFrame。需要注意的是，由于fillna函数返回值是一个新的DataFrame对象，因此我们需要使用inplace参数将原始的DataFrame对象进行替换操作。

方法二：使用numpy库函数nan_to_num()和astype()

除了Pandas库外，我们也可以使用numpy库的nan_to_num()函数和astype()函数来实现将缺失值的浮点数转换为整数。nan_to_num()函数将NaN替换为指定的数值，astype()函数将浮点数转换为整数。因此，我们可以先使用nan_to_num()函数将所有NaN替换为0，再使用astype()函数将整个数组转换为整数类型。

import numpy as np

a = np.array([1.0, 2.0, float('nan'), 4.0])
a = np.nan_to_num(a).astype(int)
print(a)

输出结果：

[1 2 0 4]

在上述代码中，我们先创建了一个包含NaN的数组a。然后使用nan_to_num函数将所有的NaN替换为0，再使用astype函数将所有的数值转换为整数类型。最后输出转换完毕后的数组。需要注意的是，由于nan_to_num和astype函数返回值均为新的数组，因此需要重新将其赋值给原始数组a。