object转integer

object怎么转integer呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!

Object转为Integer有两种方式:

1、使用（Integer）方式，可以兼容为null的情况，不会报错（推荐）

代码：

Integer abc = (Integer) obj;

2、使用parseInt方式，这样的话obj不能为null，否则会报错

这样是将object类型使用toString转为字符串String类型，然后将String类型使用parseInt转为int类型，再通过自动包装将int类型转为Integer类型

代码：

Integer.parseInt(obj.toString());

Integer.parseInt(String.valueof(obj));

拓展资料：

一、Object类介绍

Object类在JAVA里面是一个比较特殊的类，JAVA只支持单继承，子类只能从一个父类来继承，如果父类又是从另外一个父类继承过来，那他也只能有一个父类，父类再有父类，那也只能有一个，JAVA为了组织这个类组织得比较方便，它提供了一个最根上的类，相当于所有的类都是从这个类继承，这个类就叫Object。所以Object类是所有JAVA类的根基类，是所有JAVA类的老祖宗。所有的类，不管是谁，都是从它继承下来的。

二、toString方法介绍

一个字符串和另外一种类型连接的时候，另外一种类型会自动转换成String类型，然后再和字符串连接。基础的数据类型int，float，double转换成字符串比较简单，按照它们的数字转换过来就成了，可以引用类型呢，Personp=newPerson();一个字符串加上这个p，你就不知道要怎么把这个p转换成字符串了，因为这个p是一个引用类型。

三、Integer类概述：

在Java中，可能会使用到int类型的数据，但可能会有所要求：比如只能使用引用数据类型，但是由于int类型是基本数据类型，无法直接使用，所以需要进行包装，这就引入了Integer类，其他基本数据类型的包装类也是这样

Integer 类在对象中包装了一个基本类型 int 的值,该类提供了多个方法，能在 int 类型和 String 类型之间互相转换，还提供了处理 int 类型时非常有用的其他一些常量和方法

以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。

object转integer类型

Pandas中数据类型转换(Object转数值)

• 使用astype()函数进行强制类型转换
• 使用pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime()

1.使用astype()函数进行强制类型转换

data['name'].astype('object')

data['name'] = data['name'].astype('name')

当某列原数据类型为字符串，非想转换为数值型就会报错。解决方案如下：

2.to_numeric()、to_datetime()

2.1.to_numeric()

pd.to_numeric(data['某列'], errors='coerce').fillna(0)

参数解释：

arg ：（标量，列表，元组，一维数组或系列） 要转换的参数。

errors：{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, 默认为“raise”

如果为“ raise”，则无效地解析将引发异常。

如果为“coerce”，则将无效解析设置为NaN。

如果为“ ignore”，则无效地解析将返回输入。

downcast{'integer'，'signed'，'unsigned'，'float'}，默认值 None，如果不是None；

并且数据已成功转换为数字dtype（或者数据是从数字开始的），则根据以下规则将结果数据转换为可能的最小数字dtype：

'integer'或'signed'：最小的有符号int dtype（最小值：np.int8）

'unsigned' ：最小的无符号int dtype（最小值：np.uint8）

'float' ：最小的float dtype（最小值：np.float32）

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2.2.to_datetime()

可以把单独的year、month、day三列合并成一个单独的时间戳。

data['new_date'] = pd.to_datetime(data[['day', 'month', 'year']]) #产生一列新数据

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to_numeric()存在的问题：

比如业务需要将一个csv读入，然后进行一些处理，比如对多个元素求和、求方差等等。要求忽略非数值型数据，而pandas的忽略数值型是整行整列的忽略，浮点数的问题。

浮点数在计算机中是没有办法完全精确表示的。所以会有保留的精度。

这在调用 pandas的内置方法to_numeric的时候更是凸显了出来：

字符串 2.067 在用该方法转为数值的时候，被认为是浮点型，依照规范，python中的浮点数是保留17位精度，所以可以得到这样的结果。

解决方案：

为了保证小数的精度，所以采用了decimal模块的Decimal类。

from Decimal import Decimal

import pandas as pd

import numpy as np

def convert_num(x, fill=None):

x = str(x)

try:

res = Decimal(x)

except Exception:

res = fill if fill else np.NaN

return res

df = pd.DataFrame([['3.517', '1', '2.06789464564654654654646', 2.067, 'sdf']])

df = df.applymap(lambda x: convert_num(x))

[print(data) for data in df.loc[0]]

print(df.iloc[0, 2])

调用的是applymap函数，它与apply函数的区别就是，applymap是针对于每个元素的，而apply是针对于行列级别的。

applymap是只接收一个func，不像apply，后面可以传入该func的参数，所以想给applymap里的func传参，采用的是lambda表达式的写法。

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其他用法：Dateframe所有数值翻10倍

df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,16],['1','2','3','4','F']],index =['Data1','Data2'])

df.apply(lambda x: x * 10)