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。
其他回答
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。
几周前，我遇到了一些离散的功能被格式化为“对象”的问题。这个解决方案似乎奏效了。
for col in discrete:
df[col] = pd.to_numeric(df[col],errors='coerce').astype(pd.Int64Dtype())
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'))
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!
