大熊猫移将转换int类型为浮动并四舍五入

换档时的整数列，我知道如何解决我的专栏时，大熊猫会自动转换的整数，因为NaN的存在对浮动。 I basically use the method described here.大熊猫移将转换int类型为浮动并四舍五入

但是，如果移位介绍为NaN从而将所有整数花车，有一些舍入出现这种情况（例如上划时代的时间戳），所以即使重铸回整不复制什么原是。

任何方式解决这一问题？

示例数据：

pd.DataFrame({'epochee':[1495571400259317500,1495571400260585120,1495571400260757200, 1495571400260866800]}) 
Out[19]: 
       epoch 
0 1495571790919317503 
1 1495999999999999999 
2 1495571400265555555 
3 1495571400267777777

示例代码：

df['prior_epochee'] = df['epochee'].shift(1) 
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 
df['prior_epochee'] = df['prior_epochee'].astype(int)

结果输出：

Out[22]: 
       epoch   prior_epoch 
1 1444444444444444444 1400000000000000000 
2 1433333333333333333 1490000000000000000 
3 1777777777777777777 1499999999999999948

来源

2017-07-06 guy

你能提供下这个现象发生例如数据转移自己吗？ –

@Cedric看到更新后的问题 – guy

因为你知道，当int被铸造为float由于np.nan会发生什么你知道你不希望np.nan行，无论如何，你可以用numpy

df[1:].assign(prior_epoch=df.epoch.values[:-1]) 

       epoch   prior_epoch 
1 1495571400260585120 1495571400259317500 
2 1495571400260757200 1495571400260585120 
3 1495571400260866800 1495571400260757200

来源

2017-07-06 16:23:35 piRSquared

大熊猫移将转换int类型为浮动并四舍五入

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