熊猫添加 NA 将列从浮动更改为对象

Question

我有一个带有 float64 类型列的数据框。然后，当我运行以下命令时，它会转换为对象，最终会干扰下游计算，其中以分母为分母，并且有一些 0：

df.loc[some criteria,'my_column'] = pd.NA

在这句话之后，我的专栏现在是对象类型。有人可以解释为什么会这样，以及如何纠正这个问题？我宁愿第一次就做对，而不是将其添加到最后：

df['my_column'] = df['my_column'].astype(float)

谢谢。

Answer 1

在pandas中，你可以使用NA或np.nan来表示缺失值。 np.nan 将它强制转换为 float ，这是您想要的以及文档说明的内容。 NA 将列转换为字符串，最适合用于 dtype 字符串列。

df.loc[some criteria,'my_column'] = np.nan