감사 :
이유 : 유모 값은 부동 소수점 값이며, 정수와 공존 할 수 없습니다. 그래서 유모 값과 수레 또는 옵션 중 하나는 유모로의 -1 생각하는
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/generated/pandas.to_numeric.html
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame.from_dict({'a': {0: 'john', 1: 'david', 2: 'kevin'},
'b': {0: 1, 1: 2, 2: 3},
'c': {0: np.nan, 1: 28.0, 2: 1.0},
'd': {0: 2.0, 1: 52.0, 2: np.nan},
'e': {0: 2.0, 1: 15.0, 2: 1.0},
'f': {0: 42.0, 1: np.nan, 2: 10.0},
'g': {0: 3.0, 1: 2.0, 2: 1.0},
'h': {0: np.nan, 1: np.nan, 2: 5.0}})
df.iloc[:, -6:] = df.iloc[:, -6:].fillna(-1)
df.iloc[:, -6:] = df.iloc[:, -6:].apply(pd.to_numeric, downcast='integer')
df
a b c d e f g h
0 john 1 -1 2 2 42 3 -1
1 david 2 28 52 15 -1 2 -1
2 kevin 3 1 -1 1 10 1 5
컬럼에 이미 존재하는 부동 값이 간격 내에서 제한 할 수 있는지 알 수 있습니까? [0,100]라고 말하면 되나요? –
예 간단하고 곧 답변을 얻을 수 있습니다 : –