将混合类型列表（字符串+整数）中的数值型转为int的实现方法

需求：将包含字符串（含字符型、数值型）与整数的混合列表中，所有数值型字符串元素转换为int类型，非数值字符串和原有整数保持不变。

当前代码 #

data={'test':['Karan','13333333','5666666','Aryan', 44444,55555]}
df=pd.DataFrame(data)

for i in df["test"]:
    print(i, type(i))

当前输出 #

Karan <class 'str'>
13333333 <class 'str'>
5666666 <class 'str'>
Aryan <class 'str'>
44444 <class 'int'>
55555 <class 'int'>

期望输出 #

Karan <class 'str'>
13333333 <class 'int'>
5666666 <class 'int'>
Aryan <class 'str'>
44444 <class 'int'>
55555 <class 'int'>

实现方案 #

1. Python原生风格实现 #

通过自定义转换函数配合列表推导，兼容多种边界情况：

def convert_num_str_to_int(item):
    try:
        return int(item)
    except (ValueError, TypeError):
        return item

# 处理原始列表
original_list = ['Karan','13333333','5666666','Aryan', 44444,55555]
converted_list = [convert_num_str_to_int(x) for x in original_list]

# 同步更新DataFrame
data['test'] = converted_list
df = pd.DataFrame(data)

# 验证输出
for i in df["test"]:
    print(i, type(i))

逻辑清晰，能处理字符串含非数值内容、非字符串类型等情况。

2. Pandas简洁实现（1-2行） #

方法一：apply+lambda判断

df['test'] = df['test'].apply(lambda x: int(x) if isinstance(x, str) and x.isdigit() else x)

仅针对字符串类型做纯数字判断，符合条件则转int，原有整数和非数值字符串保持原样。

方法二：pd.to_numeric批量转换

df['test'] = df['test'].apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='ignore'))

pd.to_numeric自动尝试转换元素为数值类型，errors='ignore'让无法转换的元素保留原类型，数值型字符串会被转为兼容int的数值类型，打印效果符合期望输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Learner91