如何在熊猫中删除不需要的`.0`s？

Question

如何将我的pandas DataFrame列的组件从float类型转换为 actual string？

最初，当我pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.0f' % x) 时，他们会以科学记数法显示：

e.g。 1.04983E + 13

我使用以下行来更改显示类型以显示没有小数的所有数字：

sample_df['gpid'][0:2]
0    10498310800133
1   767838527881217

这似乎最初起作用（没有显示小数！）：

.0

但是，当我尝试列出一个列表时，它显然包含每个组件前面的小数list(sample_df['gpid'])[0:2] [10498310800133.0, 767838527881217.0]

.0

如何避免这种不受欢迎的{{1}}？ [这对昨天整整一天都很烦人......]

Answer 1

您似乎将对象与其表示混淆。此DataFrame包含float个。您可以表示这些（如字符串），但是当您更改显示选项时，对象保持不变。转换为列表会将这些float个对象发送到一个python list，它拥有float s（与pandas无关）的代表，并始终显示.0。

您无法更改python list的格式。它是内置的。您可以通过

将这些float转换为int

list(map(int, sample_df['gpid']))[0:2]
[10498310800133, 767838527881217]

但请注意，您正在创建新对象，而不是简单地更改其表示形式。这意味着任何非整数浮点数（即不在.0中结束）都将转换为整数。

要将pandas值转换为字符串，请执行

sample_df['gpid'] = sample_df['gpid'].apply(lambda f: format(f, '.0f'))

输出：

              gpid
0   10498310800133
1  767838527881217

Answer 2

强制int使用：

list(sample_df['gpid'].astype('int64'))[0:2]

由于浮点数为float64，您的列显然是nan类型。