ومع ذلك ، إذا كان العمود يحتوي على قيم مفقودة أو فارغة (NANS) ، فإن تحويله إلى نوع عدد صحيح مثل "int" يمكن أن يمثل تحديات. ومع ذلك ، نحتاج إلى تحديد عمود "ID" كنوع عدد صحيح.

رسائل الخطأ:

dtype = {'id': int}) خطأ: يحتوي عمود integer على قيم NA

بدلاً من ذلك ، إذا حاولنا تحويل نوع العمود بعد قراءة ملف CSV ، نحصل على:

df = pd.read_csv ("data.csv") df [['id']] = df [['id']]. astype (int) خطأ: لا يمكن تحويل NA إلى integer

الحل:

في الإصدار 0.24 فصاعدًا ، من الممكن تمثيل بيانات عدد صحيح مع قيم مفقودة باستخدام أنواع بيانات الصدفة الفائقة ، والتي يتم تنفيذها مع عدد صحيح. لاستخدام هذه الميزة:

استيراد فئة integerarray من pandas.

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int})
error: Integer column has NA values

df ['id']. astype ('int64')

عن طريق استخدام أنواع بيانات عدد صحيح لاغية ، يمكن للباندا التعامل مع أعمدة عدد صحيح مع القيم المفقودة مع الحفاظ على نوع البيانات المقصود.