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
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。
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
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)
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'))
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])
