扩展@Ryan G提到的pandas. datafame .astype(<type>)方法的使用，可以使用errors=ignore参数只转换那些不会产生错误的列，这明显简化了语法。显然，在忽略错误时应该谨慎，但对于这个任务，它非常方便。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4), columns=list('ABCD'))
>>> df *= 10
>>> print(df)
...           A       B       C       D
... 0   2.16861 8.34139 1.83434 6.91706
... 1   5.85938 9.71712 5.53371 4.26542
... 2   0.50112 4.06725 1.99795 4.75698

>>> df['E'] = list('XYZ')
>>> df.astype(int, errors='ignore')
>>> print(df)
...     A   B   C   D   E
... 0   2   8   1   6   X
... 1   5   9   5   4   Y
... 2   0   4   1   4   Z

来自pandas. datafframe .astype文档:

错误:{' raise '， ' ignore '}，默认' raise ' 控制对所提供的dtype的无效数据引发异常。 Raise:允许抛出异常 Ignore:抑制异常。错误时返回原始对象 0.20.0新版功能。

>>> import pandas as pd
>>> right = pd.DataFrame({'C': [1.002, 2.003], 'D': [1.009, 4.55], 'key': ['K0', 'K1']})
>>> print(right)
           C      D key
    0  1.002  1.009  K0
    1  2.003  4.550  K1
>>> right['C'] = right.C.astype(int)
>>> print(right)
       C      D key
    0  1  1.009  K0
    1  2  4.550  K1

考虑以下数据帧:

>>> df = pd.DataFrame(10*np.random.rand(3, 4), columns=list("ABCD"))
>>> print(df)
...           A         B         C         D
... 0  8.362940  0.354027  1.916283  6.226750
... 1  1.988232  9.003545  9.277504  8.522808
... 2  1.141432  4.935593  2.700118  7.739108

使用列名列表，使用applymap()更改多个列的类型:

>>> cols = ['A', 'B']
>>> df[cols] = df[cols].applymap(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B         C         D
... 0  8  0  1.916283  6.226750
... 1  1  9  9.277504  8.522808
... 2  1  4  2.700118  7.739108

或者对于单个列使用apply():

>>> df['C'] = df['C'].apply(np.int64)
>>> print(df)
...    A  B  C         D
... 0  8  0  1  6.226750
... 1  1  9  9  8.522808
... 2  1  4  2  7.739108

需要转换为int的列也可以在字典中提到，如下所示

df = df.astype({'col1': 'int', 'col2': 'int', 'col3': 'int'})

这是一个快速的解决方案，如果你想转换更多的列的熊猫。DataFrame从浮点数到整数也考虑到你可以有NaN值的情况。

cols = ['col_1', 'col_2', 'col_3', 'col_4']
for col in cols:
   df[col] = df[col].apply(lambda x: int(x) if x == x else "")

我尝试用else x)和else None)，但结果仍然有浮点数，所以我使用else ""。

在问题的文本中解释了数据来自csv。Só，我认为显示选项，使转换时，数据读取，而不是之后，是相关的主题。

当在数据框架中导入电子表格或csv时，“只有整数列”通常会转换为浮点数，因为excel将所有数值存储为浮点数，以及底层库的工作方式。

当使用read_excel或read_csv读取文件时，有几个选项可以避免导入后转换:

参数dtype允许传递一个包含列名和目标类型的字典，例如dtype = {"my_column": "Int64"} 参数转换器可以用来传递进行转换的函数，例如用0改变NaN。转换= {"my_column": lambda x: int(x) if x else 0} parameter convert_float将“整型浮点数转换为int(即1.0 - > 1)”，但要注意像NaN这样的极端情况。该参数仅在read_excel中有效

要在现有的数据帧中进行转换，其他注释中已经给出了几种替代方法，但由于v1.0.0 pandas有一个有趣的函数:convert_dtypes，即“使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳的dtypes”。

为例:

In [3]: import numpy as np                                                                                                                                                                                         

In [4]: import pandas as pd                                                                                                                                                                                        

In [5]: df = pd.DataFrame( 
   ...:     { 
   ...:         "a": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int64")), 
   ...:         "b": pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.dtype("float")), 
   ...:         "c": pd.Series([1.0, np.nan, 3.0]), 
   ...:         "d": pd.Series([1, np.nan, 3]), 
   ...:     } 
   ...: )                                                                                                                                                                                                          

In [6]: df                                                                                                                                                                                                         
Out[6]: 
   a    b    c    d
0  1  1.0  1.0  1.0
1  2  2.0  NaN  NaN
2  3  3.0  3.0  3.0

In [7]: df.dtypes                                                                                                                                                                                                  
Out[7]: 
a      int64
b    float64
c    float64
d    float64
dtype: object

In [8]: converted = df.convert_dtypes()                                                                                                                                                                            

In [9]: converted.dtypes                                                                                                                                                                                           
Out[9]: 
a    Int64
b    Int64
c    Int64
d    Int64
dtype: object

In [10]: converted                                                                                                                                                                                                 
Out[10]: 
   a  b     c     d
0  1  1     1     1
1  2  2  <NA>  <NA>
2  3  3     3     3