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

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())

其他回答

试试这个:

df[id]]

如果你输出它的dtypes，你将得到id Int64而不是普通的Int64

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())

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

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

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