我遇到过panda.astype（）的这种奇怪行为（我使用的是1.5.2版本）。当试图将列转换为整数，然后请求dtype时，一切似乎都很好。直到你试图按行提取值时，你会得到不一致的类型。
编码：

import pandas as pd
import numpy as np
​
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3))
df.loc[:, 0] = df.loc[:, 0].astype(int)
​
print(df)
print(df.dtypes)
print(df.iloc[0, :])
print(type(df.values[0, 0]))

输出：

0         1         2
0  0 -0.232432  1.025643
1 -1  0.556968 -0.729378
2 -1  1.285546 -0.541676
0      int64
1    float64
2    float64
dtype: object
0    0.000000
1   -0.232432
2    1.025643
Name: 0, dtype: float64
<class 'numpy.float64'>

你猜我哪里做错了？
尝试在没有loc的情况下调用

df[0] = df[0].astype(int)

也不行