使用函数时将浮点数转换为 int 不起作用

Question

我在需要加入的数据框中有一列。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字转换为 int 以确保在加入时找到密钥。任何字符串都可以保留字符串，并且最终的列格式允许为字符串，只要将浮点数转换为int即可。

我尝试过astype()，但它忽略了浮点数，并且由于某种原因我不断获得科学记数法（参见索引 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 使用try-except 处理花车：

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

3985500
dtype: int

但是，一旦我在函数中尝试它，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])

知道为什么会这样吗？可能还有其他解决方法，但为什么它在函数中不起作用？

我希望将此功能与s.apply() 一起使用。我看过几个类似的帖子：

• Checking if a string can be converted to float in Python
• Python How to convert Series type : object to int

Answer 1

你没有从你的函数返回任何值，即

def convert_to_int(cell):
  try: 
      return int(pd.to_numeric(cell))
  except ValueError: 
      cell

convert_to_int(s[3])

并使用 apply() 语法：

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

Answer 2

您需要将所有数字类型值转换为int。你不需要单独的函数，你可以简单地使用Series.apply，像这样：

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。