Python 混合数据类型的熊猫将指数或科学数字转换为整数

我一直在寻找解决方案，尝试了一些建议，但没有得到答案。 我有一个列，其中字符串和长数字以指数的形式存在，我需要从指数值中获取完整的数字，以便进一步处理

将科学数字转换为整数

看起来像

---

您可以定义自定义函数并使用

.apply

def convert(x):
    try:
        return int(float(x))
    except Exception:
        return x

df['Ref Number'] = df['Ref Number'].apply(convert)
df['Ref Number'].iloc[0], type(df['Ref Number'].iloc[0])
'HSB345678', str

df['Ref Number'].iloc[-1] , type(df['Ref Number'].iloc[-1])
201498000000, int

如果浮动很好，则可以将

错误

参数设置为

强制

，然后使用

.fillna

填充不可转换的字符串

df['Ref Number'] = pd.to_numeric(df['Ref Number'], errors='coerce').fillna(df['Ref Number'])

df['Ref Number'].dtype
dtype('O')

df['Ref Number'].iloc[0], type(df['Ref Number'].iloc[0])
'HSB345678', str

df['Ref Number'].iloc[-1] , type(df['Ref Number'].iloc[-1])
201498000000.0, float

---

1.0984E+11

转换为

int

，但是

HSB345678

的结果应该是什么？不需要字符串转换仍然找不到解决方案示例输出与我将df.添加到_csv（'output1.csv'）时的输入相同

df['Ref Number'] = pd.to_numeric(df['Ref Number'], errors='coerce').fillna(df['Ref Number'])

df['Ref Number'].dtype
dtype('O')

df['Ref Number'].iloc[0], type(df['Ref Number'].iloc[0])
'HSB345678', str

df['Ref Number'].iloc[-1] , type(df['Ref Number'].iloc[-1])
201498000000.0, float