Pandas DataFrame 에서 부동 소수점을 정수로 변환하는 방법

Asad Riaz 2021년7월18일 2020년4월4일 Pandas Pandas DataFrame
  1. 00.3024483.5519583.8786602.3803524.741592
  2. 위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다
Pandas DataFrame 에서 부동 소수점을 정수로 변환하는 방법

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'>

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