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