如何操纵每个索引中的值？答案

【问题标题】：How to manipulate value in each index?如何操纵每个索引中的值？
【发布时间】：2020-04-22 00:00:10
【问题描述】：

我有一列有数字。它有大约 60000 个索引。一些索引的值如 1.000 或 5.0 或 2323.0000 或 1.446 这些索引的正确值是 1、5、2323、1446。换句话说，我有两种情况。对于第一种情况，如果索引是带有点和该点之后的零的数值，我需要删除该点和该点之后的所有零。第二种情况是索引具有带点的数值，但点后的数字不为零。我只需要摆脱点。我将如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy data-manipulation data-cleaning

【解决方案1】：

我认为你需要：

df = pd.DataFrame({'a':range(5)}, index=[1.0,5.0,2323.0,1.446,10.5])
print (df)
          a
1.000     0
5.000     1
2323.000  2
1.446     3
10.500    4

df.index = df.index.map(lambda x: int(x) if x.is_integer() else int(x * 1000))

或者：

df.index = np.where(df.index.astype(int) == df.index,df.index, df.index * 1000).astype(int)

或者可能需要：

df.index = df.index.astype(str).str.replace('\.0','').str.replace('.','').astype(int)
print (df)
      a
1     0
5     1
2323  2
1446  3
105   4

【讨论】：

如果数字没有3位小数怎么办？

【解决方案2】：

要检查值是否为整数，请检查How to check if a float value is a whole number

如果不是，您可以乘以 then 直到它是。之后，您可以在这两种情况下强制转换为 int。

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能不是最优雅的解决方案，但它简单干净，没有导入和其他东西，只是基本的 python

outcome = []
for i in raw:
    if i%1 == 0: # check if number is whole
        outcome += int(i) # append normally as int
    else:
        outcome += int(str(i).replace('.','')) #replace .
return outcome

可能是

return [(int(i) if i.is_integer() else int(str(i).replace('.',''))) for i in raw]

【讨论】：