将多种类型的值转换为整数值答案

【问题标题】：Converting multiple types of values to integer values将多种类型的值转换为整数值
【发布时间】：2021-06-09 15:08:45
【问题描述】：

我有一个 Pandas DF，我想在其中将列值转换为整数值。信息应该以米为单位存储，但也可以以公里为单位存储，从而产生以下可能的值：

23145 (correct)
23145.0 (.0 should be removed)
101.1 (should be multiplied *1000)
47,587 (should be multiplied *1000)
'No value known'

我尝试了不同的转换数据类型的选项，但我似乎总是破坏现有的整数并且无法正确检查它们，因为类型“对象”是 dtype。有时错误的值或字符串也会阻止转换。

任何想法如何检查当前值是否为整数并且什么都不做，从适用的值中删除 .0 并在适用的情况下相乘。

我还有其他一些带有整数的列（例如数字 22321323），其中随机分配了一个 .0（例如数字 22321323.0）。如何正确地将这些值转换为不包含 .0？

【问题讨论】：

标签： pandas csv integer

【解决方案1】：

如果您在列上使用 .apply，您应该能够非常轻松地转换这些值，同时对它们的类型进行大小写。例如：

import pandas as pd
def convert(x):
    if isinstance(x, int):
        return x
    elif isinstance(x, float):
        return int(x)
    else:
        # Defaults to 0 when not convertable
        return 0
    print(x)

df = pd.DataFrame({'col': [23145, 23145.0, 'No value known']})
df['col'] = df['col'].apply(convert)

【讨论】：