在 pandas 中，将 float64（具有 NaN 值）转换为字符串（不显示小数）

Question

我们正在尝试从go

zed = pd.DataFrame(data = {'a': [33.0, 67.0, np.nan]})

到

pd.DataFrame(data = {'a': ['33', '67', '']})

我们已经尝试过zed['a'].astype(np.int).astype(str)但是这会抛出错误Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer because the NaN value. 是否可以将 go 从浮点数转换为没有小数的字符串，并将 NaN 值替换为空字符串？

Answer 1

第一个想法是将Int64用于integer NaN s，然后设置空字符串：

zed['a'] = zed['a'].astype('Int64').astype(str).replace('<NA>','')
print (zed)
    a
0  33
1  67
2    

或者对于旧的 pandas 版本，这个替代方案是可能的：

zed['a'] = zed['a'].fillna(0).astype(int).astype(str).mask(zed['a'].isna(),'')

---

如果需要缺失值 insted 空字符串：

zed['a'] = zed['a'].fillna(0).astype(int).astype(str).mask(zed['a'].isna())
print (zed)
     a
0   33
1   67
2  NaN

或者：

zed.loc[zed['a'].notna(), 'a'] = zed['a'].astype('Int64').astype(str)
zed['a'] = zed['a'].astype('Int64').astype(str).replace('<NA>', np.nan)

Answer 2

您可以在字符串级别处理小数点的修剪：

zed['b'] = zed['a'].fillna('').astype(str).str.replace(r'\..*', '', regex=True)

或者：

zed['b'] = zed['a'].fillna('').astype(str).str.split('.').str[0]

或者：

zed['b'] = zed['a'].map('{:.0f}'.format).replace('nan', '')

output：

      a   b
0  33.0  33
1  67.0  67
2   NaN