Python(Jupyter/Colab)中pandas浮点列转字符串如何去除.0后缀

问题根因 #

浮点类型数值直接调用astype(str)时，会输出浮点数的完整字符串表示，即使小数位为0也会保留.0后缀，不符合地址字段需要整数形式字符串的要求。

可行方案 #

根据列中是否存在缺失值，选择对应方案即可：

• 无缺失值场景
  先将浮点列转换为整数类型，再转换为字符串，从根源上避免小数位出现：

  df4['ileads_address'] = df4['ileads_address'].astype(int).astype(str)
  

• 存在NaN缺失值场景
  使用pandas支持空值的Int64类型（注意首字母大写）作为中间转换类型，兼容空值存储的同时不会保留.0后缀：

  df4['ileads_address'] = df4['ileads_address'].astype('Int64').astype(str)
  

  该方案转换后，原NaN值会转为字符串<NA>，如果需要将空值显示为空字符串，可以追加替换逻辑：

  df4['ileads_address'] = df4['ileads_address'].replace('<NA>', '')
  

• 快速兜底方案（确认全量值小数位均为0时使用）
  直接对转换后的字符串做正则替换，移除末尾的.0后缀，无需处理类型转换的兼容问题：

  df4['ileads_address'] = df4['ileads_address'].astype(str).str.replace(r'\.0$', '', regex=True)
  

注意：兜底方案存在误截断风险，如果列中存在如123.45这类小数位非0的值，会被错误截断为123，非特殊场景优先选择前两种类型转换方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jacksojo