如何将具有 NaN 值的 Pandas 列转换为整数数据类型？

将具有 NaN 值的 Pandas 列转换为 Dtype 'int'

使用 Pandas 库在 Python 中进行数据操作时，很常见遇到缺失值或 NaN 值的列。将此类列转换为整数数据类型（“int”）会带来独特的挑战，因为 NaN 值与整数运算不兼容。

为了克服此问题，Pandas 在 0.24 版本中引入了新的可为空整数数据类型。 。此数据类型允许表示可能存在缺失值的整数值。

要将列的数据类型显式指定为“int64”，可以使用“astypte”方法。但是，请务必记住，“astype”方法无法直接将 NaN 值转换为整数。

要将具有 NaN 值的列转换为可为 null 的整数数据类型，请按照以下步骤操作：

1. 使用“import pandas as pd”从“pandas”导入“array”模块语句。

2. 使用具有适当数据类型的数组函数初始化列。例如：

   'arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())'
   

3. 将新创建的数组分配给 Pandas Series。

   ' pd.Series(arr)'
   

4. 转换 DataFrame 中的列对于可为空的整数数据类型，请使用 'astype'方法。

   'df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')'
   

5. 根据需要处理缺失值，例如用 0 替换它们或计算中值/众数。

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