Question

我在转换包含字符串格式（类型：str）和NaN（类型：float64）的2位数字的列时遇到问题。我想以这种方式获得一个新列：NaN，其中有NaN和整数，其中有两个数字的字符串格式。举个例子：我想从列YearBirth1中获取列Yearbirth2，如下所示：

YearBirth1  #numbers here are formatted as strings: type(YearBirth1[0])=str
        34  # and NaN are floats: type(YearBirth1[2])=float64.
        76
       Nan
        09
       Nan
        91

YearBirth2  #numbers here are formatted as integers: type(YearBirth2[0])=int
        34  #NaN can remain floats as they were. 
        76
       Nan
         9
       Nan
        91

我试过这个：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']).astype(int)

正如我所料，我得到了这个错误：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

所以我尝试了这个：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!=NaN).astype(int)

得到了这个错误：

NameError: name 'NaN' is not defined

最后我试过这个：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!='NaN').astype(int)

没有错误，但是当我检查列YearBirth2时，结果就是这样：

YearBirth2:
         1
         1
         1
         1
         1
         1

非常糟糕..我认为这个想法是对的，但是有一个问题让Python能够理解我对NaN的意思..或者我尝试的方法可能是错误的..

我也使用了pd.to_numeric（）方法，但是这样我获得了浮点数，而不是整数..

任何帮助？！谢谢大家！

P.S：csv是我的DataFrame的名称; 对不起，如果我不太清楚，我正在改进英语！

Answer 1

您可以使用to_numeric，但不可能int获取NaN值 - 它们始终转换为float：see na type promotions。

df['YearBirth2'] = pd.to_numeric(df.YearBirth1, errors='coerce')
print (df)
  YearBirth1  YearBirth2
0         34        34.0
1         76        76.0
2        Nan         NaN
3         09         9.0
4        Nan         NaN
5         91        91.0

Pandas将字符串列和NaN（浮点数）转换为整数，保留NaN

1 个答案: