Pandas DataFrame 에서 부동 소수점을 정수로 변환하는 방법

  1. 00.3024483.5519583.8786602.3803524.741592
  2. 위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다

Pandas DataFrame.astype(int)to_numeric()메소드에서 float 를 정수로 변환하는 메소드를 시연합니다.

먼저,numpy 라이브러리를 사용하여 무작위 배열을 만든 다음이를 Dataframe으로 변환합니다.

이 코드를 실행하면 float 에 값이있는 다음과 같은 출력이 나타납니다.

012 34

00.3024483.5519583.8786602.3803524.741592

14.0541870.9409520.4590584.3148010.524993

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint (
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_numpy()
print(nmp) 
print(type(nmp))

22.8917334.9268854.9557732.6263734.144166

[[5 5 1 3]
 [1 6 6 0]
 [9 1 2 0]
 [9 3 5 3]
 [7 9 4 9]
 [8 1 8 9]]
<class 'numpy.ndarray'>

31.1276393.1968234.1440201.3506320.401138

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.values
print(nmp) 
print(type(nmp))

41.4235372.0194553.0389450.4366573.823888

[[8 8 5 0]
 [1 7 7 5]
 [0 2 4 2]
 [6 8 0 7]
 [6 4 5 1]
 [1 8 4 7]]
<class 'numpy.ndarray'>

astype(int)-Pandas 에서 floatint 로 변환

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.reset_index().values
print(nmp) 
print(type(nmp))

floatINT 로 변환하기 위해 Pandas 패키지에서 제공하는 astype(int)메소드를 사용합니다. 코드는

[[0 1 0 3 7]
 [1 8 2 5 1]
 [2 2 2 7 3]
 [3 3 4 3 7]
 [4 5 4 4 3]
 [5 2 9 7 6]]
<class 'numpy.ndarray'>

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다

*********** 랜덤 플로트 데이터 프레임 ************

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(
        0, 10, (6,4)),
    columns=["a", "b", "c", "d"])
nmp=df.to_records()
print(nmp) 
print(type(nmp))

012 34

[(0, 0, 4, 6, 1) 
 (1, 3, 1, 7, 1) 
 (2, 9, 1, 6, 4) 
 (3, 1, 4, 6, 9)
 (4, 9, 1, 3, 9)
 (5, 2, 5, 7, 9)]
<class 'numpy.recarray'>

관련 문장 - Pandas DataFrame

  • Pandas에서 특정 열이 주어진 조건을 만족하는 모든 행의 색인을 얻는 방법
  • Pandas Dataframe 의 열에서 NaN 발생 횟수를 계산하는 방법