如何在包含浮点数和整数的pandas数据帧中识别整数

在包含浮点数和整数的pandas数据帧中识别整数，可以通过以下方法实现：

使用pandas的dtypes属性：通过检查数据帧的dtypes属性，可以查看每列的数据类型。整数列通常具有'int'或'int64'的数据类型，而浮点数列通常具有'float'或'float64'的数据类型。可以使用以下代码检查每列的数据类型：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [1.1, 2.2, 3.3]})

# 查看每列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果将显示每列的数据类型，可以根据数据类型来判断哪些列包含整数。

使用pandas的is_integer方法：pandas的Series对象具有is_integer方法，可以用于判断元素是否为整数。可以将该方法应用于数据帧的每个元素，以判断整数列。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [1.1, 2.2, 3.3]})

# 遍历数据帧的每列
for col in df.columns:
    # 判断列中的元素是否为整数
    if df[col].apply(lambda x: x.is_integer()).all():
        print(col)

以上代码将输出包含整数的列名。

使用pandas的astype方法：可以通过将列的数据类型转换为整数来识别整数列。如果成功转换，则说明该列包含整数。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [1.1, 2.2, 3.3]})

# 遍历数据帧的每列
for col in df.columns:
    # 尝试将列的数据类型转换为整数
    try:
        df[col] = df[col].astype(int)
        print(col)
    except ValueError:
        pass

以上代码将输出成功转换为整数的列名。

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