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

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

假设您的DateColumn格式3312018.0应该转换为03/31/2018作为字符串。并且,一些记录丢失或为0。

df['DateColumn'] = df['DateColumn'].astype(int)
df['DateColumn'] = df['DateColumn'].astype(str)
df['DateColumn'] = df['DateColumn'].apply(lambda x: x.zfill(8))
df.loc[df['DateColumn'] == '00000000','DateColumn'] = '01011980'
df['DateColumn'] = pd.to_datetime(df['DateColumn'], format="%m%d%Y")
df['DateColumn'] = df['DateColumn'].apply(lambda x: x.strftime('%m/%d/%Y'))

使用pd.to_numeric ()

df["DateColumn"] = pd.to_numeric(df["DateColumn"])

简单干净

对于任何需要在包含NULL/ nan的列中具有int值,但在其他答案中提到的不能使用pandas版本0.24.0可空整数特性的约束下工作的人,我建议使用pd.where将列转换为对象类型:

df = df.where(pd.notnull(df), None)

这将数据帧中的所有nan转换为None,将混合类型的列作为对象,但将int值保留为int,而不是float。

试试这个:

df[id]]

如果你输出它的dtypes,你将得到id Int64而不是普通的Int64