将列数据框转换为 int - Python

在Python中，如果需要将列数据框的数据类型转换为整型（int），可以使用 astype 函数来实现。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': [4, 5, 6]})

# 使用 astype 函数将 "col1" 列的数据类型转换为 int
df['col1'] = df['col1'].astype(int)

# 查看 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   col1  col2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含两列数据的 DataFrame，然后使用 astype 函数将 "col1" 列的数据类型转换为整型，并将转换后的结果重新赋值给 "col1" 列。

需要注意的是，如果需要将所有列的数据类型都转换为整型，只需将 df['col1'] 替换为 df 即可。

除了使用 astype 函数，还可以使用 to_numeric 函数将所有数据转换为数值型，并通过 errors 参数来处理无法转换的数据。以下是示例代码：

# 使用 to_numeric 函数将所有数据转换为数值型
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 查看 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   col1  col2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

在上面的示例代码中，我们使用 apply 函数和 pd.to_numeric 函数将所有数据转换为数值型，并通过 errors 参数将无法转换的数据处理为 NaN（Not a Number）。需要注意的是，NaN 可能会影响 DataFrame 的计算结果。