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
无论您的pandas系列是对象数据类型还是简单的浮点数据类型，下面的方法都可以工作
df = pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = df['id'].astype(float).astype('Int64')
其他回答
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', })
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。
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])
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)
我也遇到过类似的问题。这就是我的解决方案:
def toint(zahl = 1.1):
try:
zahl = int(zahl)
except:
zahl = np.nan
return zahl
print(toint(4.776655), toint(np.nan), toint('test'))
4 楠楠
df = pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = df['id'].astype(float)
df['id'] = toint(df['id'])
