如何将具有缺失值的大熊猫列转换为整数数据类型？
发布于2025-03-22
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将带有缺失值的pandas列转换为integer
问题：都可以证明问题，让我们假设我们从pandas data frame中读取了一个名为csv naty'inans domalans，naty'id'id'id'id'id'id'id''但是，我们需要将“ id”列指定为整数类型。
错误消息：在尝试将'id'列直接投放到整数上时，我们遇到以下错误时，我们遇到以下错误： dtype = {'id'：int}） 错误：Integer列具有NA值
另外，如果我们在阅读CSV文件后尝试转换列类型，我们将获取：] = df [['id']]。astype（int） 错误：无法将Na转换为Integer
解决方案：在0.24中，可以使用可使用无效的Integer数据类型来代表具有丢失值的整数数据，并实现由InteGerArray实现。要利用此功能：
从pandas。 int64。，dtype = pd.int64dtype（）） 。astype（'int64'）
通过利用无效的整数数据类型，pandas可以在维护其预期的数据类型的同时处理具有缺失值的整数列。
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