Python 使用函数时将浮点转换为int不起作用

我需要在数据帧中加入一列。该列包含混合数据类型，例如：

s = pd.Series([3985500,'3985500',3985500.0,'3985500.0','3985500A','3985500B'])

我试图将所有数字转换为int，以确保在加入时找到键。不管是字符串还是字符串，只要将浮点值转换为int，就可以保留字符串，并且允许最后的列格式为字符串

我尝试了

astype（）

，但它忽略了浮点数，出于某种原因，我一直在使用科学符号（参见索引2和索引3）：

我得到

pd.to_numeric

使用

try except处理浮点：

try: int(pd.to_numeric(s[3]))
except ValueError: s[3]

3985500
dtype: int

但是，只要我在函数中尝试它，它就不会返回任何结果：

def convert_to_int(cell):
  try: int(pd.to_numeric(cell))
  except ValueError: cell

convert_to_int(s[3])

知道为什么会这样吗？可能还有其他的解决方法，但为什么它在函数中不起作用呢

我希望将此函数用于
s.apply（）
。我看过两篇类似的帖子：




您没有从函数返回任何值，即

def convert_to_int(cell):
  try: 
      return int(pd.to_numeric(cell))
  except ValueError: 
      cell

convert_to_int(s[3])

要使用apply（）语法，请执行以下操作：

您需要将所有数字类型值转换为
int
。您不需要有单独的函数，您可以简单地使用，如下所示：

In [202]: s = pd.Series([3985500,'3985500',3985500.0,'3985500.0','3985500A','3985500B'])
In [203]: s = s.apply(lambda x:x if isinstance(x, str) else int(x)) 

In [204]: s
Out[204]: 
0      3985500
1      3985500
2      3985500
3    3985500.0
4     3985500A
5     3985500B
dtype: object

上述命令将所有数字类型转换为
int
，保持
string
不变。
返回int（pd.to_numeric（cell））
。此外，您还可以将
downcast
参数作为“整数”传递给
传递给\u numeric
，避免使用
int
进行强制转换。您是否在笔记本中运行此操作？否则，您的徒劳尝试也不会产生输出。谢谢@lightalchest，返回的正是您所缺少的。见公认的答案。但是，由于某些原因，使用向下播放选项仍然会将索引2处的值作为浮点值返回。@Mistermiagi，是的，我正在笔记本中运行此选项，这就是为什么它会在裸
try except
中显示结果的原因。谢谢！这是一个新手犯的错误。我假设返回是隐含的，因为当它没有函数时，它在Google Colab中显示一个没有返回的值。但这是有道理的，因为它还不是一个函数。我认为这是正确的答案，因为它回答了为什么它不能作为函数工作的问题。@MayankPorwal给出的答案似乎更有效。顺便说一句，如果我没有弄错的话，
除外
也需要一个返回值？谢谢，但是这个方法仍然以浮点形式返回索引3处的数字。但它似乎更有效。它在索引3处返回一个浮点，因为它在初始化
s
时被定义为一个字符串。我明白你的意思。这就是为什么我使用了
try except
，首先尝试并转换为int。您如何为索引3处的字符串做准备？
s.apply(lambda x:convert_to_int(x))

In [202]: s = pd.Series([3985500,'3985500',3985500.0,'3985500.0','3985500A','3985500B'])
In [203]: s = s.apply(lambda x:x if isinstance(x, str) else int(x)) 

In [204]: s
Out[204]: 
0      3985500
1      3985500
2      3985500
3    3985500.0
4     3985500A
5     3985500B
dtype: object