为什么我在 Pandas 中的数据框列不会从浮点数转换为整数？

问题描述

我正在尝试将一列从 float 转换为 int。当我执行脚本时，我没有收到错误；但是， float dtype 仍然存在。我做错了什么？

数据集以 pdf 格式读入，并使用 tabula 转换为 csv。

apd_log = pd.read_csv('/home/d/my_datasets/police_log.csv')
apd_log = apd_log.astype({'Incident #': int},errors='ignore')
apd_log.dtypes

Incident #       float64
Date              object
Time              object
Address           object
Incident Type     object
Action Taken      object
dtype: object

解决方法

从 Pandas 0.24.0 开始，您有一个 solution 可以将 float 转换为 integer 并保留空值。
使用数据类型 pd.Int64Dtype（或 "Int64"）。

>>> df['Incident #']
0    9.0
1    1.0
2    NaN
3    2.0
4    3.0
Name: Incident #,dtype: float64

>>> df['Incident #'].astype(int)  # raise an exception without errors='ignore'
...
ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer

>>> df['Incident #'].astype("Int64")
0       9
1       1
2    <NA>
3       2
4       3
Name: Incident #,dtype: Int64