在Pandas数据框架中把浮点数转换成整数

在Pandas中，可以使用astype()方法将浮点数转换为整数。astype()方法可以将字段转换为指定的数据类型，包括int、float、category等。

以下是将浮点数转换为整数的完整攻略：

1. 创建一个包含浮点数的数据框架

我们首先需要创建一个包含浮点数的数据框架，用于演示astype()方法的使用。

import pandas as pd

data = {'A': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
        'B': [6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果：

     A     B
0  1.1   6.6
1  2.2   7.7
2  3.3   8.8
3  4.4   9.9
4  5.5  10.0

2. 使用astype()方法将浮点数转换为整数

使用astype()方法将浮点数转换为整数的方法如下：

df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)

运行结果：

   A     B
0  1   6.6
1  2   7.7
2  3   8.8
3  4   9.9
4  5  10.0

可以看出，数据框架中的浮点数字段A已经转换为整数。

3. 转换后的数据如何取整

需要注意的是，在使用astype()方法将浮点数转换为整数时，浮点数会被截断成整数，而不是四舍五入取整。如果需要四舍五入取整，需要使用round()函数。

例如，我们将浮点数字段A转换为整数时，使用round()函数进行四舍五入取整的方法如下：

df['A'] = df['A'].round().astype(int)
print(df)

运行结果：

   A     B
0  1   6.6
1  2   7.7
2  3   8.8
3  4   9.9
4  6  10.0

可以看出，数据框架中的浮点数字段A已经四舍五入取整，并转换为整数。