pythonでPandasで値変換を行うと、想定していない値に変換されてしまう

前提・実現したいこと

pythonでpandasを使用し、CSV内の値を変換を行いたいです。
内容としては
・yyyy/mm/dd → yyyymmddの変換
・各項目の'.0'を'00','.5'を'30','-'を'','/'を''に変換
・6,7の列の'on'をそれぞれ'98''99'に変換
・最後の１を追加

上記の変換を行いたいです。

改善方法等ご教授していただければ幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ


2021/7/20  18013  10.5  5.5  NaN  on  on
変換前はこのような値なのですが
変換後は
0021700    10013  0030  530  *     98  99  1
↑　　　　  　↑　　　 ↑
矢印のあるように想定していない数値が変換されてしまいます。

該当のソースコード

python
1import pandas as pd
2import csv
3import os
4import numpy as np
5import datetime as DT
6
7now = DT.datetime.now()
8Username = str(os.getlogin())
9title1 = str(now.strftime('%Y%m%d'))
10
11df = pd.read_csv("C:/Users/"+Username+"/Desktop/"+title1+".csv",skiprows=1,dtype=object,header=None,engine='python')
12print(df)
13print(df.dtypes)
14# ()内の""で読取先のディレクトリとファイル名指定
15df = df.set_axis(['1', '2', '3','4','5','6','7'], axis=1)
16print(df)
17print(df.dtypes)
18df = df.replace(".0","00",regex = True).replace('.5','30',regex = True).replace("-","",regex = True).replace("/","",regex = True).fillna('*')
19print(df)
20print(df.dtypes)
21df['6'] = df['6'].replace(["on"],98)
22df['7'] = df['7'].replace(["on"],99)
23df['8'] = 1
24print(df)
25print(df.dtypes)
26out_file = df.to_csv('C:/Users/'+Username+'/Desktop/'+title1+'a.csv',header=None,index=False,encoding='cp932')
27

試したこと

文字型、数値型等の変更を試したが予期せぬ変換がされてしまいます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

各変換ポイントでオブジェクト型を確認した時の結果を下記に記載します。
1 2 3 4 5 6 7 8

0 2021/7/20 18013 10.5 5.5 NaN on on
4 object
11 object
14 object
15 object
16 object
17 object
18 object
dtype: object
1 2 3 4 5 6 7
0 2021/7/20 18013 10.5 5.5 NaN on on
1 object
2 object
3 object
4 object
5 object
6 object
7 object
dtype: object
1 2 3 4 5 6 7
0 0021700 10013 0030 530 * on on
1 object
2 object
3 object
4 object
5 object
6 object
7 object
dtype: object
1 2 3 4 5 6 7 8
0 0021700 10013 0030 530 * 98 99 1
1 object
2 object
3 object
4 object
5 object
6 int64
7 int64
8 int64
dtype: object