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
因为我在这里没有看到答案，我不妨加上它:
如果你因为某种原因仍然不能处理np，可以用一行程序将nan转换为空字符串。Na或者pd。我和我一样，在使用旧版本的熊猫库时:
df select_dtypes(“当家”)。astype (str) fillna(- 1)。replace(“- 1”、“)
与Int64的问题，像许多其他的解决方案，是如果你有空值，他们被替换为<NA>值，这与熊猫默认的'NaN'函数，如isnull()或fillna()不工作。或者，如果您将值转换为-1，则可能会删除您的信息。我的解决方案有点蹩脚，但将用np提供int值。Nan，允许Nan函数在不影响您的值的情况下工作。
def to_int(x):
try:
return int(x)
except:
return np.nan
df[column] = df[column].apply(to_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
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。
我认为@消化1010101的方法更适合Pandas 1.2。+版本，像这样的东西应该做的工作:
df = df.astype({
'col_1': 'Int64',
'col_2': 'Int64',
'col_3': 'Int64',
'col_4': 'Int64', })
