] हालाँकि, यदि किसी कॉलम में लापता या खाली मान (NANS) होते हैं, तो इसे 'int' जैसे पूर्णांक प्रकार में परिवर्तित करना चुनौतियां पेश कर सकते हैं। हालाँकि, हमें एक पूर्णांक प्रकार के रूप में 'आईडी' कॉलम को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। dtype = {'id': int}) त्रुटि: पूर्णांक कॉलम में ना मान है

वैकल्पिक रूप से, यदि हम CSV फ़ाइल को पढ़ने के बाद कॉलम प्रकार को बदलने का प्रयास करते हैं, तो हमें मिलता है:

df [['id']] = df [['id']]। astype (int) त्रुटि: NA को पूर्णांक

समाधान में परिवर्तित नहीं कर सकता है इस सुविधा का उपयोग करने के लिए:

पंडास से पूर्णांक वर्ग आयात करें।

= pd.array ([1, 2, np.nan], dtype = pd.int64dtype ())

df ['id']। astype ('int64')

nullable पूर्णांक डेटा प्रकारों का उपयोग करके, पांडा अपने इच्छित डेटा प्रकार को बनाए रखते हुए लापता मूल्यों के साथ पूर्णांक कॉलम को संभाल सकते हैं।