DataFrame指定列转为int后转列表仍为float的问题求助

问题原因 #

你遇到的问题源于DataFrame的values属性会将整个数据集转换为统一的numpy数组类型。由于前两列是float类型，numpy会自动把整个数组的 dtype 统一为float64——哪怕你已经将最后一列转为int64，最终也会被强制转为浮点数，所以tolist()后还是显示0.0、1.0这类格式。

解决方案 #

以下几种方法可以保留各列的原始数据类型，让最后一列在列表中显示为整数：

方法1：使用apply逐行转换

利用apply按行处理，每行元素会保留对应列的数据类型：

# 逐行转换为列表，保留各列类型
data_to_list = data.apply(lambda row: row.tolist(), axis=1).tolist()

方法2：用itertuples迭代构建列表

itertuples返回每行的元组，会保留各列原始类型，再转为列表即可：

# 迭代每行（排除索引），转为列表
data_to_list = [list(row) for row in data.itertuples(index=False)]

方法3：指定object类型转numpy数组

通过to_numpy指定dtype=object，允许数组容纳不同类型元素，再转列表：

# 转为object类型数组后转列表
data_to_list = data.to_numpy(dtype=object).tolist()

验证效果 #

用你的示例数据测试后，转换后的列表会变成：

[[1.53, 3.13, 0],
 [0.58, 2.83, 0],
 ...
 [2.56, 0.16, 1]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mantics