pandas 将带有数字和 nans 的对象转换为整数或浮点数

Question

知道类似的案例已经回答了好几次，我还是无法让它工作。

样本数据：

10
5
20

5

6

在我发现之后：

df = df['column_name'].astype(str).astype(int)

如果输入数据中没有 nan，它会起作用。

error: invalid literal for int() with base 10: 'nan'

我也尝试过使用浮点数，但它也会报错

error: could not convert string to float

我错过了什么？

输出可以是任何带有“null”、“nan”、“”的东西，例如：

10
5
20
null
5
null
6

Answer 1

您可以使用to_numeric 和errors='coerce' 将浮点数转换为数字，对于整数使用nullable integer data type（pandas 0.24+）：

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').astype('Int64')
print (df)
   column_name
0           10
1            5
2           20
3          NaN
4            5
5          NaN
6            6

详情：

print (pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce'))
0    10.0
1     5.0
2    20.0
3     NaN
4     5.0
5     NaN
6     6.0
Name: column_name, dtype: float64