使用函数时，将浮点转换为int不起作用

Question

我在数据帧中有一列需要加入。该列包含混合数据类型，例如：

s = pd.Series([3985500,'3985500',3985500.0,'3985500.0','3985500A','3985500B'])

我正在尝试将所有数值转换为int，以确保在连接时找到键。无论字符串是什么，都可以保留为字符串，并且最终的列格式可以是字符串，只要浮点转换为int即可。

我尝试过astype()，但它忽略了浮点，出于某种原因，我一直在使用科学符号(见索引2和3(：

s.astype(int, errors='ignore')
0       3985500
1       3985500
2    3.9855e+06
3     3985500.0
4      3985500A
5      3985500B
dtype: object

我让pd.to_numeric用try-except:处理浮点

try: int(pd.to_numeric(s[3]))
except ValueError: s[3]
3985500
dtype: int

然而，当我在函数中尝试它时，它什么也不返回：

def convert_to_int(cell):
try: int(pd.to_numeric(cell))
except ValueError: cell
convert_to_int(s[3])

知道为什么会发生这种事吗？可能还有其他解决方法，但为什么它在函数中不起作用？

我希望将此函数与s.apply()一起使用。我看过几个类似的帖子：

• 检查字符串是否可以在Python中转换为浮点
• Python如何将Series类型：object转换为int

Answer 1

您没有从函数(即(返回任何值

def convert_to_int(cell):
try: 
return int(pd.to_numeric(cell))
except ValueError: 
cell
convert_to_int(s[3])

和使用apply((语法：

s.apply(lambda x:convert_to_int(x))

Answer 2

您需要将所有数字类型的值转换为int。您不需要有单独的功能，只需使用Series.apply，如下所示：

In [202]: s = pd.Series([3985500,'3985500',3985500.0,'3985500.0','3985500A','3985500B'])
In [203]: s = s.apply(lambda x:x if isinstance(x, str) else int(x)) 
In [204]: s
Out[204]: 
0      3985500
1      3985500
2      3985500
3    3985500.0
4     3985500A
5     3985500B
dtype: object

上述命令将所有数字类型转换为int，保持string不变。