Pandas：将数据框中的某些数字转换为整数答案

【问题标题】：Pandas: Convert certain numbers in a dataframe to integerPandas：将数据框中的某些数字转换为整数
【发布时间】：2020-11-05 18:18:29
【问题描述】：

我需要合并多个包含文本和数字的 CSV，并创建一个 Excel 工作簿，每个 CSV 形成一个单独的工作表。虽然它不是严格意义上的数据框，但我还是决定使用 Pandas 库，因为它提供了许多有用的函数来读取和写入 CSV 和 xls 文件。

我正在使用以下代码行来创建写入器对象：

writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a')

现在，当我对单个 CSV 文件执行 read_csv 时，它会将所有内容都读取为字符串，甚至将数字存储为字符串，这会弄乱处理此合并 xlsx 的 TCL 脚本。

df = pd.read_csv(file, header=None, skip_blank_lines=False)

有没有办法在执行 to_excel 之前将这些数字转换为 int？

这里的目的是简单地将所有 CSV 合并到一个 Excel 工作簿中，而不需要修改任何数据。

注意：我知道 xlsxwriter 引擎支持将字符串转换为数字，但我不能使用 xlsxwriter，因为它不支持编辑现有工作簿。

我试过这样做，但没有帮助：

 for col in df:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col],errors='ignore')

编辑：最终，我只是忍受这个问题并在后期处理中处理。没有任何建议（截至 2020 年 7 月）奏效。

【问题讨论】：

round(col,0).astype(int) 如果我记得没错。
@pinegulf，我试过这个：for col in df: df[col] = df.round(col,0).astype(int) 但我得到了这个错误：ValueError: the 'out' parameter is not supported in the pandas implementation of round()
CSV 将所有数据存储为字符串，因此您始终需要进行转换。 Pandas 确实有一些启发式方法可以为您执行此操作，但您应该始终准备好自己执行此操作。使用 openpyxl 直接从 CSV 到 Excel 的 FWIW 将比使用 Pandas 更快。

【解决方案1】：

让我换个说法：

如果您指定了包含数值的列，那么这应该会更好（因为它可能是数字或无）。

df.col = pd.to_numeric(df.col)

如果您希望整个 DataFrame 查找数字，那么试试这个

df.col= df.col[df.col.str.isnumeric()].astype('int', errors = 'ignore')

【讨论】：

嗨@ahsen-nazir，我尝试了以下操作：for col in df: df[col] = df[col][df[col].notnull()].astype('int') 但是，我收到了这个错误：ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'AAAA' AAAA 是数据框中的第一个元素。
df[col]= df[col][df[col].str.isnumeric()].astype('int', errors = 'ignore')