熊貓數據類型轉換問題

我有一個熊貓系列，看起來像這樣：一堆unicode串熊貓數據類型轉換問題

>>> some_id 
0 400742773466599424 
1 400740479161352192 
2 398829879107809281 
3 398823962966097921 
4 398799036070653952 
Name: some_id, dtype: object

我可以做以下的，但我失去的精度。

>>> some_id.convert_objects(convert_numeric=True) 
0 4.007428e+17 
1 4.007405e+17 
2 3.988299e+17 
3 3.988240e+17 
4 3.987990e+17 
Name: some_id, dtype: float64

但如果我這樣做some_id.astype(int)，我得到如下：ValueError: invalid literal for long() with base 10

我怎樣才能將它們轉換爲int或int64類型，同時保持精度？我正在使用熊貓0.16.2

更新：我發現了這個錯誤。 some_id.astype(int)或任何其他形式的應該工作。沿着成千上萬行的某處，some_id有string的文本（不是字符串編號），所以它正在停止int64轉換。

感謝

來源

2015-09-04 Kevad

如果你使用'some_id.astype（np.int64）'會發生什麼？ – dagrha

你使用的是什麼版本的熊貓。鑑於上面的示例數據，我沒有任何問題將some_id從對象轉換爲int（Pandas 0.14.1）。此外，您不會將精度轉換爲數字，它只是不顯示。 – Alexander

@Alexander可能需要升級 - 0.16.2是當前版本:) – MattDMo

原始一系列數字：

s = pd.Series([400742773466599424, 400740479161352192, 398829879107809281, 
       398823962966097921, 398799036070653952], dtype=object) 

>>> s 
0 400742773466599424 
1 400740479161352192 
2 398829879107809281 
3 398823962966097921 
4 398799036070653952 
dtype: object

Simply co顛覆使用.astype(int)應該就足夠了。

>>> s.astype(int) 
0 400742773466599424 
1 400740479161352192 
2 398829879107809281 
3 398823962966097921 
4 398799036070653952 
dtype: int64

作爲一個有趣的邊注（由@Warren Weckesser和@DSM指出的），你可能會失去精度，由於浮點表示。例如，int（1e23）被表示爲99999999999999991611392L。我不確定這是否是您提及的精度，或者您是否只是在談論顯示的精度。

與您的樣本數據上面，兩個數字會由一個被關閉：

>>> s.astype(np.int64) - s.astype(float).astype(np.int64) 
0 0 
1 0 
2 1 
3 1 
4 0 
dtype: int64

來源

2015-09-04 19:25:14 Alexander

Dagrha是正確的，你應該能夠使用：

some_id.astype(np.int64)

類型將爲：

In[40]: some_id.dtypes 
Out[41]: 
some_id int64 
dtype: object

來源

2015-09-04 18:51:26 Alex

熊貓數據類型轉換問題

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