将包含nan的Pandas列转换为dtype ' int '

我将数据从.csv文件读取到Pandas数据框架，如下所示。对于其中一列，即id，我想将列类型指定为int。问题是id系列有缺失/空值。

当我试图在读取.csv时将id列强制转换为整数时，我得到:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int}) 
error: Integer column has NA values

或者，我尝试转换列类型后，阅读如下，但这一次我得到:

df= pd.read_csv("data.csv") 
df[['id']] = df[['id']].astype(int)
error: Cannot convert NA to integer

我该如何解决这个问题?

当前回答

首先删除包含NaN的行。然后对其余行进行整型转换。最后再次插入删除的行。希望能奏效

其他回答

整数列中缺少NaN代表是熊猫的“陷阱”。

通常的解决方法是简单地使用浮动。

如果你确实想在一个列中组合整数和nan，你可以使用'object'数据类型:

df['col'] = (
    df['col'].fillna(0)
    .astype(int)
    .astype(object)
    .where(df['col'].notnull())
)

这将用一个整数替换nan(不管哪个)，转换为int，转换为object，最后重新插入nan。

在0.24版本中。+ pandas获得了保存缺少值的整型dtypes的能力。

可空整数数据类型。

Pandas可以使用arrays.IntegerArray表示可能缺少值的整数数据。这是在pandas中实现的扩展类型。它不是整数的默认dtype，也不会被推断出来;你必须显式地将dtype传递给array()或Series:

arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)

0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

将列转换为可空整数使用:

df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')

首先删除包含NaN的行。然后对其余行进行整型转换。最后再次插入删除的行。希望能奏效

如果你想在链接方法时使用它，你可以使用assign:

df = (
     df.assign(col = lambda x: x['col'].astype('Int64'))
)

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