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
这里的大多数解决方案都告诉您如何使用占位符整数来表示null。但是，如果不确定源数据中不会出现整数，那么这种方法就没有帮助。我的方法将格式浮动没有他们的十进制值，并将null转换为None。结果是一个对象数据类型，当加载到CSV中时，它看起来像一个带空值的整数字段。
keep_df[col] = keep_df[col].apply(lambda x: None if pandas.isnull(x) else '{0:.0f}'.format(pandas.to_numeric(x)))
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'))
无论您的pandas系列是对象数据类型还是简单的浮点数据类型，下面的方法都可以工作
df = pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = df['id'].astype(float).astype('Int64')
现在可以创建一个包含nan的pandas列作为dtype int，因为它现在正式添加在pandas 0.24.0上
熊猫0.24。X发行说明 引用:“Pandas已经获得了保存缺少值的整型dtypes的能力
使用pd.to_numeric ()
df["DateColumn"] = pd.to_numeric(df["DateColumn"])
简单干净
