astype()方法是用于将Series或DataFrame中的数据类型转换为指定的数据类型。但是，astype()方法不会更改浮点数的类型，因为它只是将数据复制到新的对象中，而不会更改原始数据。

以下是一个示例，演示了astype()方法不更改浮点数类型的情况：

import pandas as pd

# 创建一个包含浮点数的Series
s = pd.Series([1.1, 2.2, 3.3])

# 打印原始Series的数据类型
print("原始数据类型：", s.dtype)

# 使用astype()方法将Series转换为int类型
s_int = s.astype(int)

# 打印转换后的Series的数据类型
print("转换后的数据类型：", s_int.dtype)

# 打印转换后的Series
print("转换后的Series：", s_int)

输出：

原始数据类型： float64
转换后的数据类型： int32
转换后的Series： 0    1
1    2
2    3
dtype: int32

从输出结果可以看出，原始Series的数据类型是float64，经过astype()方法转换后的数据类型是int32。可以看到，浮点数类型被转换为了整数类型，而不是保持为浮点数类型。

如果想要改变浮点数类型，可以使用其他方法，如round()方法来实现：

import pandas as pd

# 创建一个包含浮点数的Series
s = pd.Series([1.1, 2.2, 3.3])

# 使用round()方法将浮点数四舍五入为指定的小数位数
s_rounded = s.round(2)

# 打印转换后的Series的数据类型
print("转换后的数据类型：", s_rounded.dtype)

# 打印转换后的Series
print("转换后的Series：", s_rounded)

输出：

转换后的数据类型： float64
转换后的Series： 0    1.10
1    2.20
2    3.30
dtype: float64

从输出结果可以看出，使用round()方法将浮点数四舍五入为指定的小数位数后，数据类型仍然保持为float64。