>>> 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

要修改浮点数输出，可以这样做:

df= pd.DataFrame(range(5), columns=['a'])
df.a = df.a.astype(float)
df

Out[33]:

          a
0 0.0000000
1 1.0000000
2 2.0000000
3 3.0000000
4 4.0000000

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

Out[35]:

   a
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

将所有浮点列转换为int

>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4) * 10, columns=list('PQRS'))
>>> print(df)
...     P           Q           R           S
... 0   4.395994    0.844292    8.543430    1.933934
... 1   0.311974    9.519054    6.171577    3.859993
... 2   2.056797    0.836150    5.270513    3.224497
... 3   3.919300    8.562298    6.852941    1.415992
... 4   9.958550    9.013425    8.703142    3.588733

>>> float_col = df.select_dtypes(include=['float64']) # This will select float columns only
>>> # list(float_col.columns.values)

>>> for col in float_col.columns.values:
...     df[col] = df[col].astype('int64')

>>> print(df)
...     P   Q   R   S
... 0   4   0   8   1
... 1   0   9   6   3
... 2   2   0   5   3
... 3   3   8   6   1
... 4   9   9   8   3

虽然这里有很多选择， 还可以使用字典转换特定列的格式

Data = pd.read_csv('Your_Data.csv')

Data_2 = Data.astype({"Column a":"int32", "Column_b": "float64", "Column_c": "int32"})

print(Data_2 .dtypes) # Check the dtypes of the columns

这是更改特定列的数据格式以进行快速数据分析的一种有用且非常快速的方法。

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 ""。