为什么 to_numeric() 将 str 转换为 float 而不是 int？答案

【问题标题】：why is to_numeric() converting str to float instead of int?为什么 to_numeric() 将 str 转换为 float 而不是 int？
【发布时间】：2020-04-26 14:27:27
【问题描述】：

这里是菜鸟。

我有一个 pandas 数据框，我正在尝试将一列数字从字符串类型转换为整数。但是当我使用 to_numeric() 时，它会转换为浮点数。

我正在使用 Jupyter Notebook。

citydata.tcad_id

结果

0      0206180115

2      0125050304

3      0225050137

4      0124000601

         ...    
995    0250300107

996    0217230301

997    0203030703

998    0135070323

999    0204160717

Name: tcad_id, Length: 1000, dtype: object

和

type(citydata.tcad_id[0])

显示第一个（和后续）条目是...

str

所以我尝试了

pd.to_numeric(citydata.tcad_id, downcast='integer', errors='coerce')

但这会导致

0      206180115.0

1      419120319.0

2      125050304.0

3      225050137.0

4      124000601.0

       ...     

995    250300107.0

996    217230301.0

997    203030703.0

998    135070323.0

999    204160717.0

Name: tcad_id, Length: 1000, dtype: float64

我需要它们是整数，以便我可以与另一个整数列表进行比较。

哈哈！

【问题讨论】：

请参阅docs 中参数块末尾的注释。完成 .astype(int) 后，只需转换为 int。
你的专栏里有nan吗？
我需要它们是整数，这样我才能与另一个整数列表进行比较。不过这应该不是问题。
是的，列中有'Nan'。

标签： python pandas

【解决方案1】：

如果您查看文档 here，您会看到以下内容：

The default return dtype is float64 or int64 depending on the data supplied. Use the downcast parameter to obtain other dtypes.

看来 pandas 决定将您的数据转换为 float64。使用downcast:'integer' 获取整数值。

【讨论】：

我认为这就是我在帖子中描述的 pd.to_numeric(citydata.tcad_id, downcast='integer', errors='coerce') 所做的事情？向下转换是否需要额外的步骤？

【解决方案2】：

可能为时已晚，但您的数据中是否存在“nan”或无穷大？这就是我的问题。您可以尝试这样做：

pd.to_numeric(citydata.tcad_id.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(), 
downcast='integer', errors='coerce')

【讨论】：