如何将名称包含Average的列从字符类型转换为整数类型

基于Pandas的解决方案 #

如果你的数据是以Pandas DataFrame存储的，可以通过以下两种方式批量处理：

方法1：筛选目标列后批量转换

import pandas as pd

# 读取数据（替换为你的数据读取方式）
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 筛选所有列名包含"average"的列（不区分大小写）
target_columns = df.columns[df.columns.str.contains('average', case=False)]

# 批量转换为整数类型，处理无法转换的异常值
df[target_columns] = df[target_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').astype('Int64')

• case=False 确保无论列名是"Average"还是"average"都能匹配到
• errors='coerce' 会把非数字字符转为空值，若希望遇到异常直接报错，可改为errors='raise'
• astype('Int64') 支持空值的整数类型，若确定无空值，直接用astype(int)即可

方法2：遍历列名逐个转换（更直观）

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

for col in df.columns:
    # 检查列名是否包含"average"（不区分大小写）
    if 'average' in col.lower():
        df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').astype('Int64')

前置检查建议 #

转换前可以先排查目标列的异常值，避免转换后出现意外：

target_columns = df.columns[df.columns.str.contains('average', case=False)]
for col in target_columns:
    print(f"列 {col} 的唯一值：")
    print(df[col].unique())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者repigyou