Pandas - 当列中有 NaN 值时将 float 转换为 int

【问题标题】：Pandas - convert float to int when there are NaN values in the columnPandas - 当列中有 NaN 值时将 float 转换为 int
【发布时间】：2020-10-24 02:55:40
【问题描述】：

我正在尝试在我的 df 列中使用这个衬里将浮点数转换为 int：

df['id'] = df['id'].map(lambda x: int(x))

但有些值是 NaN 会抛出：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

x.astype('int',errors = 'ignore') 会工作吗？
@rhug123 不，nan 仍然存在，并且该列自动转换为浮动。

标签： pandas

【解决方案1】：

NaN 本身是浮动的，不能转换为通常的int。您可以将pd.Int64Dtype() 用于可空整数：

# sample data:
df = pd.DataFrame({'id':[1, np.nan]})

df['id'] = df['id'].astype(pd.Int64Dtype())

输出：

     id
0     1
1  <NA>

另一种选择是使用apply，但随后该列的dtype 将是object 而不是numeric/int：

df['id'] = df['id'].apply(lambda x: x if np.isnan(x) else int(x))

【讨论】：

很好，不知道这个。看起来这是在版本 0.24.0 ( pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html ) 中发布的，所以任何拥有该版本或更高版本于 2019 年 1 月 25 日发布的人都应该能够使用它。