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

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'))
)

其他回答

从Pandas 1.0.0开始，你可以使用Pandas了。NA的价值观。这不会强制缺少值的整数列为浮点数。

在读取数据时，您需要做的是:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': 'Int64'})

注意'Int64'被引号括起来，I是大写的。这区分了Panda的'Int64'和numpy的'Int64'。

作为旁注，这也适用于.astype()

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

文件在这里 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html

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

首先，您需要指定新的整数类型Int8(…Int64)，它可以处理空整数数据(pandas版本>= 0.24.0)

df = df.astype('Int8')

但是你可能想要只针对包含NaN/null的整数数据的特定列:

df = df . astype((’col1’:’Int8’’col2’:’Int8’、’col3’:’Int8’)

此时，NaN将被转换为<NA>，如果您希望使用df.fillna()更改默认空值，则需要在希望更改的列上强制使用对象数据类型，否则您将看到 TypeError: <U1不能转换为IntegerDtype

你可以通过 Df = Df .astype(对象)如果你不介意将每个列的数据类型更改为对象(单独地，每个值的类型仍然保留)…或 Df = Df。如果您喜欢针对单个列，则Astype ({"col1":对象，"col2":对象})。

这应该有助于强制将混合了null值的整数列保持为整数格式，并将空值更改为您喜欢的任何值。我不能说这种方法的效率，但它适用于我的格式化和打印目的。

类似于@hibernado的答案，但保持为整数(而不是字符串)

df[col] = df[col].fillna(-1)
df[col] = df[col].astype(int)
df[col] = np.where(df[col] == -1, np.nan, df[col])

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')

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