熊猫-当列中包含NaN值时，将float转换为int

Question

我正在尝试使用这种衬里将df列中的浮点数转换为int：

df['id'] = df['id'].map(lambda x: int(x))

但是有些值是NaN会抛出：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

我该如何解决？

Answer 1

NaN本身是浮点型的，不能转换为通常的int。您可以将pd.Int64Dtype()用于可为空的整数：

# sample data:
df = pd.DataFrame({'id':[1, np.nan]})

df['id'] = df['id'].astype(pd.Int64Dtype())

输出：

     id
0     1
1  <NA>

另一种选择是使用apply，但是该列的dtype将是object而不是数字/整数：

df['id'] = df['id'].apply(lambda x: x if np.isnan(x) else int(x))