Python / Pandas - 将具有float值和Nones的列转换为int值和Nones

Question

我有一个浮点值的列，我想把它们变成整数。

pdsm:
    federation_unit_id  city_id
id                             
3                  8.0      3.0
7                 None     None
17                 8.0      3.0
18                 8.0      3.0
19                 8.0      9.0

它们的类型在列中的值是：class＆＃39; float＆＃39;，除非None是NoneType。

如果我试试这个：

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].astype(int)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.astype(int)

我明白了：

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'

如果我试试这个：

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)

我明白了：

AttributeError: 'float' object has no attribute 'astype'

有人可以帮忙吗？我在这里疯了。

Answer 1

我认为在pandas中你不能在同一列中使用int和None或nan。它还没有得到支持。

如果你可以将None转换为0，你可以这样做：

df.fillna(0).astype(int)
Out[157]: 
    federation_unit_id  city_id
id                             
3                    8        3
7                    0        0
17                   8        3
18                   8        3
19                   8        9