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

如果可以修改存储的数据，可以使用一个标记值来替换缺失的id。一个常见的用例，由列名推断，id是一个严格大于零的整数，您可以使用0作为前哨值，这样就可以编写

if row['id']:
   regular_process(row)
else:
   special_process(row)

其他回答

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())

df.loc[~df['id'].isna(), 'id'] = df.loc[~df['id'].isna(), 'id'].astype('int')

import pandas as pd

df= pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = pd.to_numeric(df['id'])

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。

使用pd.to_numeric ()

df["DateColumn"] = pd.to_numeric(df["DateColumn"])

简单干净

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