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

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())

其他回答

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!

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())

使用pd.to_numeric ()

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

简单干净

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。

试试这个:

df[id]]

如果你输出它的dtypes，你将得到id Int64而不是普通的Int64

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