pandas将exp_col列指数值转整数出现负数，如何获取正确原始值

• 整数溢出：astype(int)默认会匹配系统默认整数类型，32位有符号整数上限仅为2^31-1 = 2147483647，当你要转换的指数格式数值超过这个阈值时，就会触发溢出翻转，得到负数结果。
• 字符串解析异常：如果exp_col是字符串类型存储的指数表达式（如"3.4e+9"），直接调用astype(int)会无法正确解析数值，也可能出现异常结果。

场景1：exp_col为浮点型存储的指数数值 #

优先用64位整数类型避免溢出，如果数值极大可以用Python原生无上限整数：

# 方案1：转64位整数，适配绝大多数超过32位上限的场景
df['Converting_to_int'] = df['exp_col'].fillna(0).astype('int64')

# 方案2：数值超过int64上限时用，转Python原生整数
df['Converting_to_int'] = df['exp_col'].fillna(0).apply(lambda x: int(x))

场景2：exp_col为字符串格式存储的指数数值 #

先转浮点型再转整数即可正确解析：

df['Converting_to_int'] = df['exp_col'].fillna('0').astype(float).astype('int64')

你可以先执行以下代码确认字段属性，匹配对应解决方案：

# 查看字段类型
print(df['exp_col'].dtype)
# 查看字段最大值，判断是否超出32位整数上限
print(df['exp_col'].max())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者san1