大量科学格式化抑制

如何解决大量科学格式化抑制

我为科学格式压缩编写了以下代码：-

def convert_float_cols_to_str(df):
    dtypes = df.dtypes
    for col,dtype in dtypes.iteritems():
            if dtype == 'float64':
                df[col] = df[col].astype(int).astype(str)

此变量value是float64数据类型，包含诸如8888888888888和nan值之类的大数字

    value       3224 non-null   float64

当我在写excel之前调用上面的函数时，很大的数字将转换为excel中的-234567777之类的一些垃圾值，而另一些则在int中。我不明白为什么会填充这么大的负数。当我在函数中更改为df[col] = df[col].astype(str)时，它可以正确显示数字，但是.0代表了Excel中的所有值，例如1.0，8888888.0等，我不这样做。不想。我应该怎么做才能使所有的整数都没有十进制表示（看起来很笨拙）。 我的df

中没有小数