Pandas 添加 NA 将列从浮点数更改为对象答案

【问题标题】：Pandas adding NA changes column from float to objectPandas 添加 NA 将列从浮点数更改为对象
【发布时间】：2021-05-27 20:47:32
【问题描述】：

我有一个包含 float64 类型列的数据框。然后，当我运行以下命令时，它会转换为对象，最终会弄乱下游计算，其中这是分母并且有一些 0：

df.loc[some criteria,'my_column'] = pd.NA

在此语句之后，我的列现在是对象类型。有人可以解释为什么会这样，以及如何纠正吗？我宁愿第一次就做对，也不愿把它加到最后：

df['my_column'] = df['my_column'].astype(float)

谢谢。

【问题讨论】：

pandas docs "目前，pandas 还没有默认使用这些数据类型（在创建 DataFrame 或 Series 时，或者在读取数据时），因此您需要明确指定 dtype。一个简单的解释了转换为这些 dtypes 的方法here"

【解决方案1】：

在 pandas 中，您可以使用 NA 或 np.nan 来表示缺失值。 np.nan 将其转换为浮动，这是您想要的以及文档所述的内容。 NA 将列转换为字符串，最适合用于 dtype 字符串列。

df.loc[some criteria,'my_column'] = np.nan

【讨论】：