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
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])
其他回答
无论您的pandas系列是对象数据类型还是简单的浮点数据类型，下面的方法都可以工作
df = pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = df['id'].astype(float).astype('Int64')
如果你确实想在一个列中组合整数和nan，你可以使用'object'数据类型:
df['col'] = (
df['col'].fillna(0)
.astype(int)
.astype(object)
.where(df['col'].notnull())
)
这将用一个整数替换nan(不管哪个)，转换为int，转换为object，最后重新插入nan。
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!
与Int64的问题，像许多其他的解决方案，是如果你有空值，他们被替换为<NA>值，这与熊猫默认的'NaN'函数，如isnull()或fillna()不工作。或者，如果您将值转换为-1，则可能会删除您的信息。我的解决方案有点蹩脚，但将用np提供int值。Nan，允许Nan函数在不影响您的值的情况下工作。
def to_int(x):
try:
return int(x)
except:
return np.nan
df[column] = df[column].apply(to_int)
import pandas as pd
df= pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = pd.to_numeric(df['id'])
