在Python中，​​提取或转换DataFrame中的整数数据​​可通过多种方法实现，​​核心方法包括类型转换、筛选数值列、元素级取整操作​​。以下是具体实现方式：

1. ​​筛选数值列​​：使用select_dtypes(include=['int64'])快速提取整数列，或通过列名直接选择。若数据混合类型，可先用pd.to_numeric(errors='coerce')强制转换非数字值为NaN，再筛选有效整数。

2. ​​类型转换​​：对目标列使用astype(int)直接转为整数类型。需确保数据不含非数值字符，否则需先清理或填充缺失值。例如：

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   df['column'] = df['column'].astype(int)

3. ​​元素级取整​​：

   • ​​四舍五入​​：round()函数或DataFrame.round()方法。
   • ​​向上/向下取整​​：结合numpy.ceil()或math.floor()，通过applymap应用至整个DataFrame。例如：

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     import numpy as np
     df_rounded = df.apply(np.ceil)  # 向上取整

4. ​​高精度处理​​：若需严格避免浮点误差，可用decimal模块的quantize()方法，支持多种舍入模式（如ROUND_HALF_UP）。

​​提示​​：处理大规模数据时优先使用numpy或pandas向量化操作以提升性能，而数据分析场景可结合round()与条件筛选灵活调整精度。注意检查取整后的数据边界，避免计算误差。