def canbe_int(x: float= 0):
    try:
        int(x)
        return True
    except ValueError:
        return False
    except TypeError: # None
        return False

'''
设计一个函数 满足:
    如果对象格式是两位数浮点数 保留浮点数格式
    如果对象格式是字符串 保留字符串格式
    如果对象格式是整数或一位数浮点数 转化为整数字符串
目的是:
    使编码类对象格式化
问题:
    同一列内 包含 nan 字符串 none 不能直接转int
解决:
    遍历表格的每一列
        遍历该列的每一行
            判断:如果同一列内元素 是整数或一位数浮点数或nan 则转化为整数字符串
            否则:则不处理
'''
def to_int_str(df: pd.core.frame.DataFrame = pd.DataFrame()): # 函数在import pandas as pd之后
    for i in df: # 遍历每一列
        for j in df.loc[:,i]: # 遍历该列的每一行
            if 如果同一列内元素 是整数或一位数浮点数或nan

import pandas as pd
import numpy as np

def canbe_int(x: float= 0):
    try:
        int(x)
        return True
    except ValueError:
        return False
    except TypeError: # None
        return False

def to_int_str(df: pd.core.frame.DataFrame = pd.DataFrame({"c1":[1.1,np.nan],"c2":[3.1,"?"]})): # 函数在import之后
    for i in df: # 遍历每一列
        seri_bool = df.loc[:,i].apply(canbe_int) # 判断该列内的每个元素
        df.loc[seri_bool,i] = df.loc[seri_bool,i].astype("int64").astype(str) # 筛选并转化格式
    return df
to_int_str()