如何在Pandas中将统计摘要的Count值转换为整数

你的代码没生效的核心原因是：round(2) 执行后，整个统计摘要DataFrame的列数据类型已经变成了float。即便你把第一行（Count行）转成int，赋值回DataFrame时，会被列的float类型强制转换回float（比如100变成100.0），所以打印时还是会显示小数。

下面给两种可行的解决思路：

思路1：只修改显示格式（推荐，不改变数据本身类型） #

这种方法不修改DataFrame的底层数据类型，只是调整打印/展示时的格式，既保留统计数据的数值精度，又让Count显示为整数。

在Jupyter Notebook/IPython中用样式展示： #

import pandas as pd

# 生成统计摘要并保留两位小数
summary_stats = df.describe().round(2)

# 自定义显示格式：Count行显示为整数，其余行保留两位小数
styled_table = summary_stats.style.format(
    lambda val: f"{val:.0f}" if val.name == "count" else f"{val:.2f}"
)

# 展示格式化后的表格
display(styled_table)

在普通Python脚本中打印格式化结果： #

import pandas as pd

summary_stats = df.describe().round(2)

# 按列设置格式化规则，对Count行单独处理
formatted_str = summary_stats.to_string(
    formatters={
        col: lambda x: f"{int(x)}" if x.name == "count" else f"{x:.2f}" 
        for col in summary_stats.columns
    }
)

print(formatted_str)

思路2：修改数据类型（让列支持混合类型） #

如果需要从底层数据上把Count行改成整数，可以将DataFrame的列类型转为object，这样就能同时存储整数和float值：

import pandas as pd

summary_stats = df.describe().round(2)

# 将Count行转为整数
summary_stats.loc["count"] = summary_stats.loc["count"].astype(int)

# 把整个DataFrame的列转为object类型，保留混合数据类型
summary_stats = summary_stats.astype(object)

print(summary_stats)

这种方法的缺点是，后续对统计数据做数值计算时，可能需要重新转换类型，所以更推荐第一种只调整显示格式的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dorito0102