如何将Pandas中科学计数法显示的float类型列转换为整数？

问题原因 #

你的patient_id列是浮点数类型，其中数值（如2.987250e+13）远大于32位整数的最大值（2147483647），直接用astype(int)会触发整数溢出，导致结果出现负数；同时浮点数存储科学计数法数值时可能存在精度损失，直接转整数可能得不到目标精确值。

解决方案 #

方法一：使用64位整数类型转换 #

直接指定转换为int64类型，避免32位整数溢出：

med_app['patient_id'] = med_app['patient_id'].astype('int64')

方法二：先转无科学计数法字符串再转整数（更稳妥，避免精度损失） #

先将浮点数格式化为不带科学计数法的完整数字字符串，再转换为整数，确保得到精确的目标值：

# 格式化浮点数为无科学计数法的字符串
med_app['patient_id'] = med_app['patient_id'].apply(lambda x: f"{x:.0f}")
# 转换为64位整数
med_app['patient_id'] = med_app['patient_id'].astype('int64')

方法三：使用pd.to_numeric指定整数类型 #

利用pandas的数值转换工具，直接指定目标整数类型：

import pandas as pd
med_app['patient_id'] = pd.to_numeric(med_app['patient_id'], dtype='int64')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jen