在 Pandas 数据框架中，可以使用 astype() 方法将整数转换为浮点数。下面是详细的步骤和代码示例。
我们首先需要创建一个 Pandas 数据框架。在这个示例中，我们将使用以下代码创建一个包含整数的数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'int_column': [1, 2, 3, 4, 5],
'str_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
})
print(df)
上述代码中，我们创建了一个包含一个整数列和一个字符串列的数据框架，并使用 print() 函数打印了数据框架的内容。输出如下：
int_column str_column
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
接下来，我们将使用 astype() 方法将整数列转换为浮点数列。以下是代码示例：
df['int_column'] = df['int_column'].astype(float)
print(df)
上述代码中，我们使用了 astype() 方法将 'int_column' 列转换为浮点数列，并使用 print() 函数打印数据框架的内容。输出如下：
int_column str_column
0 1.0 a
1 2.0 b
2 3.0 c
3 4.0 d
4 5.0 e
最后，我们可以使用数据框架的 dtypes 属性来检查整数列是否已被成功转换为浮点数列。以下是代码示例：
print(df.dtypes)
上述代码中，我们使用 dtypes 属性打印数据框架中每个列的数据类型。输出如下：
int_column float64
str_column object
dtype: object
可以看到，'int_column' 列的数据类型已经从 int64 转换为了 float64。
综上所述，以上步骤和代码示例提供了一种在 Pandas 数据框架中将整数转换为浮点数的完整攻略。
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