Python：DataFrameの小数点以下の扱い方について

Question

前提・実現したいこと

Pythonを使用しています。

• 実現したい内容 …

　df['a']だけに対して小数点以下を消去したいです。

　下記の方法を試したところ、df['a']だけだけではなくdf['b']も
小数点以下を消去してしまいました。

実行したコードとその結果

実行したコード

このようなコードを実行しました。

In[]:
import numpy as np
import pandas as pd

a    = np.arange(100,110)
b    = np.arange(110.0,120.0)
df = pd.DataFrame({'a': a, 'b': b})

df['a'] = df['a'] / 10

pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.format

df

実行した結果

上記のコードを実行した結果、
以下のようになりました。

Out[]:

      a 	 b
0	10	110
1	10	111
2	10	112
3	10	113
4	10	114
5	10	115
6	11	116
7	11	117
8	11	118
9	11	119

本来得たい結果

望んでいた実行結果は以下の通りです。

Out[]:

      a	    b
0	10	110.0
1	10	111.0
2	10	112.0
3	10	113.0
4	10	114.0
5	10	115.0
6	10	116.0
7	10	117.0
8	10	118.0
9	10	119.0

Answer 1

まず、pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.formatは表示フォーマットを変更するだけで、データとしては浮動小数点数型のまま変わらないということは理解していますか？

それを理解した上で、「a列の表示フォーマットだけ変えたい」のか「a列を整数型にしたい」のかはどちらでしょうか？

前者の場合：軽く調べた範囲では、できる方法はないように思います。

後者の場合：df['a'] = df['a'].astype(int)のように型変換することで可能です。

Comments

[TeRa_130]

ありがとうございます。

あまり理解せず使ってしまいました。
後者の場合を想像していました。

Answer 2

このようなコードでよろしいでしょうか。

import numpy as np
import pandas as pd

a    = np.arange(100,110)
b    = np.arange(110.0,120.0)
df = pd.DataFrame({'a': a, 'b': b})
pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.format

df['a'] = df['a'] / 10
df = df.astype({'a': int})

df

以下、参考のURLになります。ポイントは、.float_formatしてからa列だけ.astypeで　int型に直しています。
https://note.nkmk.me/python-pandas-option-display/
https://qiita.com/driller/items/af1369a5c0fc2ec61af3

Comments

[TeRa_130]

ありがとうございます。

astypeという型変換の引数があるのですね。
参考URLまでありがとうございます。