Python 3.x Python3：在数据帧中显示长整数

我试图用一条简单的线将pandas数据框中的列的值设置为一些大的数字：

df['Capital'] = 58143898.13876611

在df中显示为格式5.814380e+07。我要58143898

我所尝试的：

df['Capital'] = int(58143898.13876611)

类似的问题：，但它已经过时了，因为我从中了解到，在Python3中，long被int替换。但它仍然显示为5.814380e+07

然而，如果我只打印以下行，它确实显示为58143898

[2]int（58143898.13876611）中的

出[2]58143898

---

请帮忙！提前非常感谢：）

您抱怨熊猫代表您的号码 而不是整数形式。 Coldspeed指出 将列更改为所需的类型

为了更好地了解熊猫如何处理您的输入，请查看：

df.dtypes

您希望大写列具有整数类型

为了避免以后再胡闹类型， 在构建数据帧之前，您可能需要注意将输入转换为

int

。 熊猫查看列中的所有值 并选择与整个值集兼容的类型。 例如，包含

[1,2.5,3]

将强制所有值浮动，而不是int

值得注意的是，这可能会产生非常明显的影响。 您可能需要以下内容：

df2 = df1.dropna()

某些FP位模式保留用作

NaN

， 但令人遗憾的是，熊猫没有保留maxint， 或任何其他整数值， 对缺失数据的概念进行建模。

---

因此，像

[1，None，3]

这样的输入将从int提升为float。

您正在抱怨pandas代表您的数字 而不是整数形式。 Coldspeed指出 将列更改为所需的类型

为了更好地了解熊猫如何处理您的输入，请查看：

df.dtypes

您希望大写列具有整数类型

为了避免以后再胡闹类型， 在构建数据帧之前，您可能需要注意将输入转换为

int

。 熊猫查看列中的所有值 并选择与整个值集兼容的类型。 例如，包含

[1,2.5,3]

将强制所有值浮动，而不是int

值得注意的是，这可能会产生非常明显的影响。 您可能需要以下内容：

df2 = df1.dropna()

某些FP位模式保留用作

NaN

， 但令人遗憾的是，熊猫没有保留maxint， 或任何其他整数值， 对缺失数据的概念进行建模。

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因此，像

[1，None，3]

这样的输入将从int提升为float。

不会

df['Capital']=df['Capital'].astype（int）

起作用吗？您实际上是想让值本身只包含整数吗？或者您希望格式不显示小数点后的数字吗？不

df['Capital']=df['Capital']。astype（int）

work？您实际上是想让值本身只包含整数吗？还是希望格式不显示小数点后的数字？