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

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。

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])

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)

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)

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”、“)