从float类型转为int类型后，为什么python中的数字全部变成了-1？

Question

这是我输入的代码：

df = pd.DataFrame({'A': [1.6,1.2,3.9,4.5, np.nan]})  

df['A'] = df['A'].fillna(-1).astype(int)  

for i in df['A']:  

    df["B"] = i  

df  

但我得到的结果是这样的：

那么为什么 B 列会全部显示为 -1 而不是与 A 列相同？

Answer 1

您将整个列设置为iwith df["B"] = i。在您的最后一次迭代中，iis -1，因此您的整个列B都设置为-1。如果你想设置B为A，你可以使用这个（不需要 for 循环）：df['B'] = df['A']

Answer 2

在您的 for 循环中，您df["B"]每次都重新分配整个值。df['A']( np.nan) 中的最后一个值转换为 int 时是-1. 由于您是df["B"]整体设置，因此所有值都分配为-1.

Answer 3

改变for i in df['A']:    df["B"] = i 到for i, item in df['A'].items():    df.ix[i, "B"] = item