如何将整数转换为np.object？

Question

是的，我完全知道isinstance(-1, np.object)返回True。

但是，-1 != "-1"（很明显）就存在我的问题。

我从CSV文件中读取了DataFrame，其中-1用于表示丢失的数据：

Numbers,Strings
1,A
2,-1
-1,B

和read_csv产生：

   Numbers Strings
0        1       A
1        2      -1
2       -1       B

与dtypes

Numbers     int64
Strings    object
dtype: object

我有一个missing_value和{p>

-1

我了解为什么正在发生。 我的问题是如何修改循环，以便进行DTRT：

>>> missing_value = -1
>>> for c in z.columns:
      print(c,(z[c] == missing_value).sum())
Numbers 1
Strings 0
>>> (z.Strings == str(missing_value)).sum()
1

这真的是正确的方法吗？

PS。额外的限制：

1. 我无法控制CSV文件格式。
2. CSV非常庞大，我宁愿在for c in z.columns: print(c,(z[c] == (missing_value if np.issubdtype(z[c].dtype,np.number) else str(missing_value))).sum()) Numbers 1 Strings 1 上进行操作，也不愿在整个表格上进行操作。
3. 缺少某些字段（例如missing_value），从语义上讲与""不同，因此不能将-1传递到na_values=-1。< / li>
4. 实际上，我不仅在计算缺失值，还将read_csv和df[c]传递给函数missing_value。

Answer 1

我们可以通过isin

修复您的输出

df.isin([-1,'-1']).sum()

Out[276]: 
Numbers    1
Strings    1
dtype: int64