将元组列表转为DataFrame时如何保留整数类型？

问题根源在于：你的列中同时存在整数/浮点数和NaN，而标准整数类型无法存储NaN，pandas默认会把这类列转为float类型（因为NaN属于float）。要让整数保持整数类型，需要用pandas提供的可空整数类型Int64（注意首字母大写），它支持同时存储整数和NaN。

以下是两种可行方法：

方法一：创建DataFrame时直接指定列类型 #

先定义每列的数据类型，前12列保留float，后4列设为可空整数类型：

import pandas as pd
import numpy as np

lista=[(0.11838, 0.1926, 0.12071, 0.27438, -0.0253, -0.18799, 0.01544, 0.24514, 0.19905, 0.18563, 0.19999, 0.25336, 783, 783, 783, 783), (np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan), (np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan), (0.11838, 0.1926, 0.12071, 0.27438, -0.0253, -0.18799, 0.01544, 0.24514, 0.19905, 0.18563, 0.19999, 0.25336, 783, 783, 783, 783), (np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan), (np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan), (0.11838, 0.1926, 0.12071, 0.27438, -0.0253, -0.18799, 0.01544, 0.24514, 0.19905, 0.18563, 0.19999, 0.25336, 783, 783, 783, 783), (np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan)]

# 构造类型字典：前12列为float，后4列为Int64
dtype_map = {col: 'float' for col in range(12)}
dtype_map.update({col: 'Int64' for col in range(12, 16)})

df = pd.DataFrame(lista, dtype=dtype_map)
print(df)

输出后4列的数值会显示为783而非783.0，NaN也能正常存储，查看列类型：

print(df.dtypes)
# 12    Int64
# 13    Int64
# 14    Int64
# 15    Int64
# dtype: object

方法二：转换后修改指定列的类型 #

先正常创建DataFrame，再把后4列转为可空整数类型：

df = pd.DataFrame(lista)
# 选中后4列并转换类型
df.iloc[:, 12:16] = df.iloc[:, 12:16].astype('Int64')
print(df)

这样处理后，整数会保持原类型，同时兼容列中的NaN值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KansaiRobot