Pandas Shift Chuyển đổi Ints thành Float và Rounds

Question

Khi chuyển cột số nguyên, tôi biết cách sửa cột của tôi khi Pandas tự động chuyển đổi số nguyên thành số float vì sự hiện diện của NaN. I basically use the method described here.

Tuy nhiên, nếu thay đổi giới thiệu một NaN chuyển đổi tất cả các số nguyên thành nổi, có một số làm tròn xảy ra (ví dụ: trên dấu thời gian).

Bất kỳ cách nào để sửa lỗi này?

Ví dụ dữ liệu:

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

Ví dụ Code:

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

đầu ra Kết quả:

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

Answer 1

Bởi vì bạn biết những gì sẽ xảy ra khi int được chọn vào vai phao do np.nanvà bạn biết rằng bạn không muốn các hàng np.nan anyway, bạn có thể tự thay đổi bằng numpy

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

       epoch   prior_epoch 
1 1495571400260585120 1495571400259317500 
2 1495571400260757200 1495571400260585120 
3 1495571400260866800 1495571400260757200