Pandas调用.tolist()转换列表时整数变为浮点数该如何解决

问题原因 #

Pandas 传统 int 数据类型不支持空值（NaN），只要目标列存在空值，整列数据会自动被提升为 float64 类型，因此所有整数都会被转换为带.0后缀的浮点数。

解决方案 #

方案1：过滤空值后输出整数列表 #

不需要保留空值时，直接删除NaN后转换类型即可：

import pandas as pd

def read_xlsx():
    df = pd.read_excel('pc.xlsx')
    return df['Gtin'].dropna().astype(int).tolist()

输出结果为纯整数组成的列表，无空值。

方案2：空值替换为指定整数占位符 #

需要保留原位置的空值标记时，可将NaN替换为自定义的整数占位值（如0、-1等无效值标记）：

import pandas as pd

def read_xlsx():
    df = pd.read_excel('pc.xlsx')
    # 可自行将fillna的参数修改为你需要的默认整数
    return df['Gtin'].fillna(0).astype(int).tolist()

方案3：保留空值同时其他值保持整数类型 #

如果需要保留原生NaN，同时非空值保持整数格式，可使用Pandas支持空值的Nullable Integer类型（注意类型名首字母大写为Int64）：

import pandas as pd

def read_xlsx():
    # 读取时指定列类型为支持空值的整数类型
    df = pd.read_excel('pc.xlsx', dtype={'Gtin': 'Int64'})
    return df['Gtin'].tolist()

输出列表中非空值为整数类型，空值保持为NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raisul Islam