Python 为什么pandas.to_csv会为整数写浮点？

我有下面的代码来解析一些csv数据。关键是最后几行，其余的只是显示上下文。基本上，我的数据最后有三列，ID变量LopNr和year“无论如何”都应该有整数，但我将整个数据帧转换为整数以防万一。为什么在生成的csv文件中，LopNr和year列的值为“.0”，而包含聚合数据的第三列实际转换为整数，并且输出时没有“.0”？我原以为在

.astype（int）

之后，所有列都将有整数，并且我们导出到csv时不会将它们转换回浮点

import iopro
from pandas import *

neuro   = DataFrame()
for year in xrange(2005,2012):
    for month in xrange(1,13):
        if year == 2005 and month < 7:
            continue
        filename = 'Q:\\drugs\\lmed_' + str(year) + '_mon'+ str(month) +'.txt'
        adapter = iopro.text_adapter(filename,parser='csv',field_names=True,output='dataframe',delimiter='\t')
        monthly = adapter[['LopNr','ATC','TKOST']][:]
        monthly['year']=year
        neuro = neuro.append(monthly[(monthly.ATC.str.startswith('N')) & (~(monthly.TKOST.isnull()))])

neuro = neuro.groupby(['LopNr','year']).sum()
neuro = neuro.astype(int)
neuro.to_csv('Q:\\drugs\\annual_neuro_costs.csv')

导入iopro
从熊猫进口*
neuro=数据帧（）
对于X范围内的年份（20052012）：
对于X范围内的月份（1,13）：
如果年份==2005且月份<7：
持续
文件名='Q:\\druges\\lmed.'+str（年）+''u mon'+str（月）+'.txt'
adapter=iopro.text_适配器（文件名，解析器='csv'，字段名称=True，输出='dataframe'，分隔符='\t'）
每月=适配器[['LopNr'、'ATC'、'TKOST'][:]
每月['year']=年
neuro=neuro.append（monthly[（monthly.ATC.str.startswith（'N'））和（~（monthly.TKOST.isnull（）））
neuro=neuro.groupby（['LopNr'，'year']）.sum（）
神经型=神经型（int）
神经系统至csv（'Q:\\药物\\年度神经系统成本.csv'）

这可能是因为“LopNr”和“year”列的值为空。目前，pandas不支持具有空值的整型列，而是将整个列上转换为浮点

---

编辑：

从版本0.24.0开始，Pandas中已初步支持

默认情况下，如果缺少值，整数仍将转换为浮点：

df=pd.DataFrame（[[1，2，无]，[5，无，7]] >>打印（df） 0 1 2 0112.0NaN 1.5.7.0 但是，如果指定

dtype=“Int64”

，则不再发生这种情况：

df=pd.DataFrame（[[1，2，无]，[5，无，7]]，dtype=“Int64”） >>打印（df） 0 1 2 0 1 2 1 5 7

---

如果不指定字段/列'LopNr'@dartdog，就不能在整个DF上使用astype，我不知道你的意思。肯定没有错误消息，并且有相应的帮助文件。或者你认为它只是在做最后一列？这在任何地方都没有记录，也没有其他astype用例。[嗯，我不知道，你为什么不给raise_on_error=True（raise_on_error:raise on invalid input）一次尝试，看看它是否告诉你什么？即使这应该是默认值……有没有办法通过转换为object/str来避免这种情况？