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

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

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'))

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'])

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

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)