在pandas (>1.0)中,可以使用astype()
方法将缺失值的浮点数序列的dtype转换为整数。具体步骤如下:
fillna()
方法将缺失值填充为0或其他合适的值,以确保序列中没有缺失值。astype()
方法将序列的dtype转换为整数类型,即int
或int64
。以下是示例代码:
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的浮点数序列
data = pd.Series([1.5, 2.7, 3.2, None, 4.9, None])
# 填充缺失值为0
data_filled = data.fillna(0)
# 将序列的dtype转换为整数
data_int = data_filled.astype(int)
# 打印转换后的序列
print(data_int)
输出结果为:
0 1
1 2
2 3
3 0
4 4
5 0
dtype: int64
在这个例子中,我们首先使用fillna()
方法将缺失值填充为0,然后使用astype()
方法将序列的dtype转换为整数类型。最后打印转换后的序列,其中缺失值被转换为0。
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