パンダの列を欠損値の変換

パンダのデータフレームを扱うとき、特定の列のデータ型を指定する必要があることがよくあります。ただし、列に欠落または空の値（nans）が含まれている場合、「int」などの整数型に変換すると課題が発生する可能性があります。ただし、整数型として「ID」列を指定する必要があります。 dtype = {'id'：int}） エラー：integer列にはna値があります

あるいは、csvファイルを読んだ後に列タイプを変換しようとする場合、 df = pd.read_csv（ "data.csv"）を取得します。 df [['id']] = df [['id']]。astype（int） エラー：naを整数

をpandasからintegerarrayクラスをインポートします。 int64。

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

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

を使用してIntegerArrayに変換します。 df ['id']。astype（ 'int64'）

nullable整数データ型を利用することにより、Pandasは意図したデータ型を維持しながら、欠損値の整数列を処理できます。