如何删除整型列的最后两位?

2024-03-29 00:10:41 发布

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如何删除int64类型的数据帧列的最后两位?

例如df['DATE']包括:

DATE
20110708
20110709
20110710
20110711
20110712
20110713
20110714
20110815
20110816
20110817

我想要的是:

DATE
201107
201107
201107
201107
201107
201107
201107
201108
201108
201108

最简单的方法是什么?


Tags: 数据方法类型dfdateint64
2条回答

使用^{}将dtype转换为str,然后使用矢量化的^{}方法对str进行切片,然后再次转换回int64dtype:

In [184]:
df['DATE'] = df['DATE'].astype(str).str[:-2].astype(np.int64)
df

Out[184]:
     DATE
0  201107
1  201107
2  201107
3  201107
4  201107
5  201107
6  201107
7  201108
8  201108
9  201108

In [185]:    
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 1 columns):
DATE    10 non-null int64
dtypes: int64(1)
memory usage: 160.0 bytes

嗯。。。

原来有一个内置的方法^{}

In [191]:
df['DATE'].floordiv(100)

Out[191]:
0    201107
1    201107
2    201107
3    201107
4    201107
5    201107
6    201107
7    201108
8    201108
9    201108
Name: DATE, dtype: int64

更新

对于1000行df,floordiv方法要快得多:

%timeit df['DATE'].astype(str).str[:-2].astype(np.int64)
%timeit df['DATE'].floordiv(100)

100 loops, best of 3: 2.92 ms per loop
1000 loops, best of 3: 203 µs per loop

这里我们观察到大约10倍的加速

您可以使用floor division//删除最后两个数字并保留整数类型:

>>> df['DATE'] // 100
     DATE
0  201107
1  201107
2  201107
3  201107
4  201107
5  201107
6  201107
7  201108
8  201108
9  201108

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