Pandas read_sql_query将整型列转换为浮点型

Pandas是一个强大的数据分析工具，read_sql_query是Pandas提供的一个函数，用于从SQL数据库中读取数据并返回一个DataFrame对象。在使用read_sql_query函数时，如果整型列被转换为浮点型，可能是由于以下原因：

1. 数据库中的整型列包含了浮点数值：如果数据库中的整型列中包含了浮点数值，read_sql_query函数会将整个列的数据类型转换为浮点型，以保证数据的完整性。
2. 数据库中的整型列包含了缺失值：如果数据库中的整型列中存在缺失值（NULL），read_sql_query函数会将整个列的数据类型转换为浮点型，因为浮点型可以表示缺失值。
3. 数据库中的整型列与其他列进行了计算：如果在SQL查询中对整型列进行了数值计算，比如除法运算，结果可能会包含浮点数值，从而导致整型列被转换为浮点型。

Pandas提供了多种方法来处理这种情况。你可以使用astype方法将整型列转换回整型类型，例如：

df['整型列名'] = df['整型列名'].astype(int)

如果你想在读取数据时避免整型列被转换为浮点型，可以通过指定dtype参数来显式地指定列的数据类型，例如：

df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM 表名', con, dtype={'整型列名': int})

在这个例子中，我们通过dtype参数将整型列的数据类型指定为int，确保读取后的DataFrame中整型列保持为整型类型。

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