python中astype 存在空值_python-DataFrame.astype()错误参数

python中astype 存在空值_python-DataFrame.astype()错误参数使用列的字典时,astype引发ValueError.我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们.这是一个玩具示例:t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01,10],[np.NaN,20]])t.astype({0:int},errors=’ignore’)V…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

使用列的字典时,astype引发ValueError.

我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们.

这是一个玩具示例:

t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]])

t.astype({0: int}, errors=’ignore’)

ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer

解决方法:

您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer dtype.使用astype之前,您首先需要将不完全等于整数的所有浮点数转换为等于整数值(例如,舍入,截断等).

In [1]: import numpy as np; import pandas as pd; pd.__version__

Out[1]: ‘0.24.2’

In [2]: t = pd.DataFrame([[1.01, 2],[3.01, 10], [np.NaN, 20]])

In [3]: t.round().astype(‘Int64’)

Out[3]:

0 1

0 1 2

1 3 10

2 NaN 20

标签:pandas,python

来源: https://codeday.me/bug/20191210/2104644.html

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