将熊猫列的子集转换为 int

Question

我有一个数据帧，其中包含一堆 int 列以及四个额外的列列。 我融化了数据帧。 它按预期工作。 然后我数据透视表它回来了。 这也很好用。 唯一的问题是整数列都从组合熔化\pivot_table操作转换为 float64。注意：受影响列中的每个值都只是零 (0( 或一 (1(。 我最终得到 1.0 或 0.0。 我想将它们转换回 int。

这是有问题的代码块。

exclude = ['Title', 'Votes', 'Rating', 'Revenue_Millions']
for col in re_reshaped_df.columns:
    if ~col.isin(exclude):
        re_reshaped_df[col] = re_reshaped_df[col].astype('int')

但我得到这个：属性错误："str"对象没有属性"isin">

目标是将上面"排除"列表中的所有列转换为 int。

我正在关注这篇文章： 如何为 Pandas 数据帧实现"in"和"not in">

这些是列和类型：

Title                object
Rating              float64
Votes                 int64
Revenue_Millions    float64
Action              float64
Adventure           float64
Animation           float64
Biography           float64
Comedy              float64
Crime               float64
Drama               float64
Family              float64
Fantasy             float64
History             float64
Horror              float64
Music               float64
Musical             float64
Mystery             float64
Romance             float64
Sci-Fi              float64
Sport               float64
Thriller            float64
War                 float64
Western             float64

Answer 1

你可以改做

exclude = ['Title', 'Votes', 'Rating', 'Revenue_Millions']
for col in re_reshaped_df.columns:
    if col not in exclude:
        re_reshaped_df[col] = re_reshaped_df[col].astype('int')

因为这里的col变量是列名，所以是字符串而不是Series，所以pandas方法都不起作用。另一种更快的方法是：

exclude = ['Title', 'Votes', 'Rating', 'Revenue_Millions']
ix = re_reshaped_df.columns.drop(exclude)
re_reshaped_df.loc[:,ix] = re_reshaped_df.loc[:,ix].astype(int)