如何在Python/Jupyter中将DataFrame多列float64转为int32

给你两种简单的批量转换列数据类型的方法，直接在Jupyter里运行即可：

方法1：使用astype()直接指定列与目标类型 #

这是最直观的方式，适合明确知道要转换的列和目标类型的场景：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df，先定义类型映射字典
type_convert = {'Lat': 'int32', 'Lon': 'int32', 'SSS': 'int32'}
# 批量转换列类型
df = df.astype(type_convert)

注意事项： #

• 浮点数转整数默认会截断小数部分（比如3.9会变成3），如果需要先四舍五入再转换，先运行这行再转类型：

  df[['Lat', 'Lon', 'SSS']] = df[['Lat', 'Lon', 'SSS']].round()
  

方法2：使用pd.to_numeric()自动向下转换 #

如果想让pandas自动选择合适的整数类型（这里会匹配到int32），可以用这种方式：

df[['Lat', 'Lon', 'SSS']] = df[['Lat', 'Lon', 'SSS']].apply(pd.to_numeric, downcast='integer')

验证转换结果 #

运行下面的代码确认类型是否转换成功：

# 查看各列数据类型
print(df.dtypes)
# 或者查看DataFrame整体信息
df.info()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zam