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

df.loc[~df['id'].isna(), 'id'] = df.loc[~df['id'].isna(), 'id'].astype('int')

其他回答

使用.fillna()将所有NaN值替换为0，然后使用astype(int)将其转换为int

df['id'] = df['id'].fillna(0).astype(int)

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)

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())

因为我在这里没有看到答案，我不妨加上它:

如果你因为某种原因仍然不能处理np，可以用一行程序将nan转换为空字符串。Na或者pd。我和我一样，在使用旧版本的熊猫库时:

df select_dtypes(“当家”)。astype (str) fillna(- 1)。replace(“- 1”、“)

现在可以创建一个包含nan的pandas列作为dtype int，因为它现在正式添加在pandas 0.24.0上

熊猫0.24。X发行说明引用:“Pandas已经获得了保存缺少值的整型dtypes的能力

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