如何将Pandas中bytes转为UTF-8且不使整数变为NaN？

方法1：布尔掩码 + 向量化字符串解码 #

通过布尔掩码筛选出bytes类型的元素，仅对这类元素执行UTF-8解码，整数元素原样保留，全程为向量化操作，执行效率更高：

import pandas as pd

# 假设目标DataFrame为df，处理列名为'x'
mask = df['x'].apply(lambda x: isinstance(x, bytes))
df.loc[mask, 'x'] = df.loc[mask, 'x'].str.decode('utf-8')

方法2：向量化类型处理函数 #

用np.vectorize封装类型判断与解码逻辑，实现元素级的向量化转换：

import pandas as pd
import numpy as np

decode_func = np.vectorize(lambda val: val.decode('utf-8') if isinstance(val, bytes) else val)
df['x'] = decode_func(df['x'])

补充说明 #

• 方法1更推荐，因为它仅对需要转换的bytes元素调用解码方法，避免对整列做无效操作，速度更快；
• 如果需要将解码后的字符串统一转换为整数格式（和原有整数保持一致），可在解码后执行：

  df['x'] = pd.to_numeric(df['x'], errors='ignore')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cauder