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
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。
其他回答
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
这里的大多数解决方案都告诉您如何使用占位符整数来表示null。但是，如果不确定源数据中不会出现整数，那么这种方法就没有帮助。我的方法将格式浮动没有他们的十进制值，并将null转换为None。结果是一个对象数据类型，当加载到CSV中时，它看起来像一个带空值的整数字段。
keep_df[col] = keep_df[col].apply(lambda x: None if pandas.isnull(x) else '{0:.0f}'.format(pandas.to_numeric(x)))
在0.24版本中。+ pandas获得了保存缺少值的整型dtypes的能力。
可空整数数据类型。
Pandas可以使用arrays.IntegerArray表示可能缺少值的整数数据。这是在pandas中实现的扩展类型。它不是整数的默认dtype，也不会被推断出来;你必须显式地将dtype传递给array()或Series:
arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)
0 1
1 2
2 NaN
dtype: Int64
将列转换为可空整数使用:
df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')
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。
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
