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

从Pandas 1.0.0开始，你可以使用Pandas了。NA的价值观。这不会强制缺少值的整数列为浮点数。

在读取数据时，您需要做的是:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': 'Int64'})

注意'Int64'被引号括起来，I是大写的。这区分了Panda的'Int64'和numpy的'Int64'。

作为旁注，这也适用于.astype()

df['id'] = df['id'].astype('Int64')

文件在这里 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html

其他回答

import pandas as pd

df= pd.read_csv("data.csv")
df['id'] = pd.to_numeric(df['id'])

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。

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

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!

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