熊猫将具有数字和nan的对象转换为int或float

Question

知道类似的案例已经被回答了好几次了，我还是无法使它起作用。

样本数据：

10
5
20

5

6

在我发现以下内容后：

df = df['column_name'].astype(str).astype(int)

如果输入数据中没有nan，它将起作用。

error: invalid literal for int() with base 10: 'nan'

我也确实尝试使用float，但是它也给出了错误

error: could not convert string to float

我想念什么？

输出可以是带有“ null”，“ nan”，“”的任何内容，例如：

10
5
20
null
5
null
6

Answer 1

您可以使用to_numeric和accountRepository转换为数字，以使列中的浮点数和整数使用nullable integer data type（熊猫0.24 +）：

errors='coerce'

详细信息：

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').astype('Int64')
print (df)
   column_name
0           10
1            5
2           20
3          NaN
4            5
5          NaN
6            6