Python pandas：在操作pandora之后将pandora列转换为int

Running pandas 1.5.3. Also attempted on pandas 2.2.1.

我正在从CSV加载数据，如下所示:

888|0|TEST ACCOUNT
888|1|Sample Ship-to
802001|0|COMPANY 1
802001|1|COMPANY 1 INC
802001|2|COMPANY 1 BALL
K802001|3|COMPANY 1

列CUSNO、S2和NAME，按该顺序排列.

我有一个脚本，它加载数据，然后判断第一列，并确保它在结果DataFrame中为int64.如果没有，脚本应该将列转换为数字，并删除其中包含NaN的行.

所以，之前:

     CUSNO  S2            NAME
0      888   0    TEST ACCOUNT
1      888   1  Sample Ship-to
2   802001   0       COMPANY 1
3   802001   1   COMPANY 1 INC
4   802001   2  COMPANY 1 BALL
5  K802001   3       COMPANY 1

然后运行:

cl['CUSNO'] = pd.to_numeric(cl.CUSNO, errors='coerce')
cl = cl.dropna(axis='index', how='any')

之后:

      CUSNO  S2            NAME
0     888.0   0    TEST ACCOUNT
1     888.0   1  Sample Ship-to
2  802001.0   0       COMPANY 1
3  802001.0   1   COMPANY 1 INC
4  802001.0   2  COMPANY 1 BALL

我想让CUSNO成为一列满int64或类似类型，但当我运行company_locations['CUSNO'].dtype时，它会继续返回float64.(实际上，我想go 掉CUSNO中每个条目末尾的小数点，我认为排版到int或类似的方式效果最好.

我try 了一些解决方案，即:

cl['CUSNO'] = pd.to_numeric(cl.CUSNO, errors='coerce').dropna().astype(int) # replacing the earlier line 1 of the script
cl['CUSNO'] = cl.astype({'CUSNO': 'int'})
cl['CUSNO'] = cl['CUSNO'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

对于上面脚本中的第二行，我已经try 了inplace=True.我还try 了pandas: to_numeric for multiple columns、Change column type in pandas和Python - pandas column type casting with "astype" is not working的解决方案.

也许我漏掉了什么？我是否必须将新的DataFrame复制到一个新的变量或其他东西？