如何在Pandas DataFrame中移除所有数据小数点后的内容

你的DataFrame中存储的是Decimal对象（不是字符串），所以字符串分割（split）这类方法不适用，需要针对Decimal类型做直接转换，以下是可行方案：

步骤1：明确转换逻辑 #

Decimal类型的Decimal('23.00000')本身是精确的十进制数值，直接转换为整数即可自动去掉末尾的零，无需额外处理字符串格式。

步骤2：代码实现 #

先导入依赖库并构建原始DataFrame：

from decimal import Decimal
import pandas as pd

# 构建原始数据
data = {'BTC': {'High': Decimal('23.00000')},
        'ETH': {'High': Decimal('56.00000')}}
df = pd.DataFrame(data)

使用applymap()遍历每个元素完成转换：

# 把每个Decimal对象转为整数
df = df.applymap(lambda x: int(x))

执行后得到的结果就是目标格式：

BTC  ETH
High        23   56

补充说明 #

• 如果你的Decimal值存在非整数情况（比如Decimal('23.12300')），可以根据需求选择：
  • 转成浮点型后取整：lambda x: int(float(x))
  • 保留Decimal类型的整数形式：lambda x: x.to_integral_value()
• 之前使用apply未生效，是因为apply默认按列/行处理，而applymap是逐个元素处理，更适合这种全元素类型转换的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Madan