Python中如何不四舍五入将小数转整数？含DataFrame场景

需求说明 #

把DataFrame中的数值列（A、B）的小数直接截断为整数，保留整数部分，不做四舍五入处理。

原始DataFrame #

Date       A      B
01-01-2022  12.87   0.67
02-01-2022  3.8976  123.98
03-01-2022  6.7654  23.98
04-01-2022  2.897   0.098
05-01-2022  3.986   0.76
06-01-2022  1.09    12.45

期望输出 #

Date    A   B
01-01-2022  12  0
02-01-2022  3   123
03-01-2022  6   23
04-01-2022  2   0
05-01-2022  3   0
06-01-2022  1   12

解决方案 #

方法1：用astype(int)直接转换

对于正数来说，astype(int)会直接截断小数部分，完全匹配需求：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['01-01-2022', '02-01-2022', '03-01-2022', '04-01-2022', '05-01-2022', '06-01-2022'],
    'A': [12.87, 3.8976, 6.7654, 2.897, 3.986, 1.09],
    'B': [0.67, 123.98, 23.98, 0.098, 0.76, 12.45]
})

# 转换指定数值列
df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']].astype(int)

方法2：用numpy.floor()（适配负数场景）

如果数据包含负数，需要严格向下取整的话，可以用numpy.floor()再转整数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Date': ['01-01-2022', '02-01-2022', '03-01-2022', '04-01-2022', '05-01-2022', '06-01-2022'],
    'A': [12.87, 3.8976, 6.7654, 2.897, 3.986, 1.09],
    'B': [0.67, 123.98, 23.98, 0.098, 0.76, 12.45]
})

df[['A', 'B']] = np.floor(df[['A', 'B']]).astype(int)

注意点 #

• 若数据含负数：astype(int)是向零取整（比如-1.8转为-1），numpy.floor()是向下取整（比如-1.8转为-2），按需选择即可。
• 转换后列类型会变为int，满足整数格式要求。

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