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
我在使用pyspark时遇到了这个问题。由于这是运行在jvm上的代码的python前端，它需要类型安全，使用float而不是int是不可取的。我把熊猫包裹起来，解决了这个问题。函数中的Read_csv，该函数将在将用户定义的列转换为所需类型之前，用用户定义的填充值填充用户定义的列。这是我最终使用的:
def custom_read_csv(file_path, custom_dtype = None, fill_values = None, **kwargs):
if custom_dtype is None:
return pd.read_csv(file_path, **kwargs)
else:
assert 'dtype' not in kwargs.keys()
df = pd.read_csv(file_path, dtype = {}, **kwargs)
for col, typ in custom_dtype.items():
if fill_values is None or col not in fill_values.keys():
fill_val = -1
else:
fill_val = fill_values[col]
df[col] = df[col].fillna(fill_val).astype(typ)
return df
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
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
首先删除包含NaN的行。然后对其余行进行整型转换。 最后再次插入删除的行。 希望能奏效
我在使用pyspark时遇到了这个问题。由于这是运行在jvm上的代码的python前端，它需要类型安全，使用float而不是int是不可取的。我把熊猫包裹起来，解决了这个问题。函数中的Read_csv，该函数将在将用户定义的列转换为所需类型之前，用用户定义的填充值填充用户定义的列。这是我最终使用的:
def custom_read_csv(file_path, custom_dtype = None, fill_values = None, **kwargs):
if custom_dtype is None:
return pd.read_csv(file_path, **kwargs)
else:
assert 'dtype' not in kwargs.keys()
df = pd.read_csv(file_path, dtype = {}, **kwargs)
for col, typ in custom_dtype.items():
if fill_values is None or col not in fill_values.keys():
fill_val = -1
else:
fill_val = fill_values[col]
df[col] = df[col].fillna(fill_val).astype(typ)
return df
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])
