如何让Pandas DataFrame的float列中整数显示为无小数点形式？

当然可行，下面提供几种实用的实现方式，按需选择：

方法1：修改数据类型，永久转换显示格式 #

这种方式会把列转为object类型，直接改变数据存储形式，后续查看或导出时都会按整数/浮点数混合显示：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'target_col': [0.0, 0.555, 0.2323, 0.0, 50.0]})

# 自定义转换函数
def convert_num(x):
    # 判断是否为整数浮点数
    if x.is_integer():
        return int(x)
    return x

# 应用到目标列
df['target_col'] = df['target_col'].apply(convert_num)
print(df)

输出结果：

target_col
0          0
1      0.555
2     0.2323
3          0
4         50

方法2：仅修改显示样式，不改变底层数据 #

如果不想修改原数据的float类型，只是在展示时调整格式（比如Jupyter Notebook报表、可视化输出），可以用style.format：

# 保持列的float类型，仅调整显示逻辑
styled_df = df.style.format(lambda x: f"{x:.0f}" if x.is_integer() else x)
display(styled_df)

这种方式不会改变DataFrame的底层数据类型，只是渲染时替换显示文本，适合仅需展示的场景。

注意事项 #

• 方法1会将列转为object类型，若后续需要做数值计算，可能需要再转回float；
• 若列中存在NaN值，需要在自定义函数中额外处理，避免报错，比如：

  def convert_num(x):
      if pd.isna(x):
          return x
      if x.is_integer():
          return int(x)
      return x
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bigdataadd