在pandas中将长整数转换为字符串（以避免使用科学符号）
我希望以下记录（当前显示为3.200000e 18，但实际上（希望）每个不同的长整数），使用pd.read_excel（）创建，以不同的方式解释：
ipdb> self.after['class_parent_ref']
class_id
3200000000000515954 3.200000e+18
3200000000000515951 NaN
3200000000000515952 NaN
3200000000000515953 NaN
3200000000000515955 3.200000e+18
3200000000000515956 3.200000e+18
Name: class_parent_ref, dtype: float64
目前，它们似乎以科学符号字符串的形式出现：
ipdb> self.after['class_parent_ref'].iloc[0]
3.2000000000005161e+18
然而，更糟糕的是，我不清楚这个数字是否已从我的. xlsx文件中正确读取：
ipdb> self.after['class_parent_ref'].iloc[0] -3.2e+18
516096.0
Excel（数据源）中的数字为320000000515952。
这与显示无关，我知道我可以在这里更改。这是关于保持底层数据在读取时的相同形式（这样如果/当我把它写回Excel时，它看起来就会一样，这样如果我使用数据，它看起来就像在Excel而不是Xe Y中一样）。如果我能指望它是正确数字的字符串表示，我肯定会接受一个字符串。
您可能会注意到，我想看到的数字实际上（顺便说一句）是其中一个标签。Pandas正确地将这些作为字符串读取（可能是因为Excel将它们视为字符串？）与我输入的数字不同。（实际上，即使我在重读之前将=“32000000000000515952”输入到所讨论的单元格中，我也会得到上述相同的结果。）
如何从数据帧中取出32000000000000515952？我想知道熊猫是否有长整数的限制，但我唯一发现的是1）有点过时，2）看起来与我面临的情况不同。
非常感谢。
共有1个答案
使用NaN将列值转换为0，然后将该列转换为整数。
df[['class_parent_ref']] = df[['class_parent_ref']].fillna(value = 0)
df['class_parent_ref'] = df['class_parent_ref'].astype(int)
或者在读取文件时，为pd指定keep\u default\u na=False。对于pd，读取\u excel（）和na\u filter=False。read\u csv（）
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