转换浮到int和离开零点

Question

我有以下的数据帧，我想转换数值列“B”为整

a b  c 
0 1 NaN  3 
1 5 7200.0 20 
2 5 580.0 20 

下面的代码抛出异常 “ValueError异常：无法转换NA为整型“

df['b'] = df['b'].astype(int) 

我该如何将浮点数转换为int并将空值保留原样？

Answer 1

np.NaN是浮点唯一的东西，所以它必须被删除才能创建一个整数pd.Series。 Jeon的建议工作很棒如果0在df['b']中不是有效值。例如：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'a': [1, 5, 5], 'b': [np.NaN, 7200.0, 580.0], 'c': [3, 20, 20]}) 
print(df, '\n\n') 

df['b'] = np.nan_to_num(df['b']).astype(int) 

print(df) 

是否有有效0的，那么你可以先用一些独特的价值（例如，-999999999）全部更换，该转换上面，然后用0替换这些独特的价值观。

无论哪种方式，你必须记住，你有0的地方有一次NaNs。在进行各种数值分析时（例如，平均值等），您需要小心过滤掉这些数据。