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
我的用例是在加载到DB表之前修改数据:
df[col] = df[col].fillna(-1)
df[col] = df[col].astype(int)
df[col] = df[col].astype(str)
df[col] = df[col].replace('-1', np.nan)
删除nan，转换为int，转换为str，然后重新插入nan。
它不漂亮，但它完成了工作!
其他回答
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。
我也遇到过类似的问题。这就是我的解决方案:
def toint(zahl = 1.1):
try:
zahl = int(zahl)
except:
zahl = np.nan
return zahl
print(toint(4.776655), toint(np.nan), toint('test'))
4 楠楠
df = pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = df['id'].astype(float)
df['id'] = toint(df['id'])
df.loc[~df['id'].isna(), 'id'] = df.loc[~df['id'].isna(), 'id'].astype('int')
如果可以删除带有NaN值的行，则可以使用.dropna()。
df = df.dropna(subset=['id'])
另外, 使用.fillna()和.astype()将NaN替换为值并将它们转换为int。
我在处理具有大整数的CSV文件时遇到了这个问题，而其中一些整数缺失(NaN)。使用float作为类型是不可取的，因为我可能会失去精度。
我的解决方案是使用str作为中间类型。 然后，您可以在稍后的代码中将字符串转换为int。我把NaN换成了0，但你可以选择任何值。
df = pd.read_csv(filename, dtype={'id':str})
df["id"] = df["id"].fillna("0").astype(int)
为了说明，这里有一个浮动可能会失去精度的例子:
s = "12345678901234567890"
f = float(s)
i = int(f)
i2 = int(s)
print (f, i, i2)
输出为:
1.2345678901234567e+19 12345678901234567168 12345678901234567890
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
