无法将 nan 转换为 int（但没有 nan）答案

【问题标题】：cannot convert nan to int (but there are no nans)无法将 nan 转换为 int（但没有 nan）
【发布时间】：2017-06-18 12:17:09
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列要转换为 int 的浮点数：

> df['VEHICLE_ID'].head()
0    8659366.0
1    8659368.0
2    8652175.0
3    8652174.0
4    8651488.0

理论上我应该可以使用：

> df['VEHICLE_ID'] = df['VEHICLE_ID'].astype(int)

但我明白了：

Output: ValueError: Cannot convert NA to integer

但我很确定这个系列中没有 NaN：

> df['VEHICLE_ID'].fillna(999,inplace=True)
> df[df['VEHICLE_ID'] == 999]
> Output: Empty DataFrame
Columns: [VEHICLE_ID]
Index: []

发生了什么事？

【问题讨论】：

标签： pandas

【解决方案1】：

基本上错误是告诉你NaN 值，我将说明为什么你的尝试没有揭示这一点：

In [7]:
# setup some data
df = pd.DataFrame({'a':[1.0, np.NaN, 3.0, 4.0]})
df
Out[7]:
     a
0  1.0
1  NaN
2  3.0
3  4.0

现在尝试投射：

df['a'].astype(int)

这引发了：

ValueError: Cannot convert NA to integer

但后来你尝试了这样的事情：

In [5]:
for index, row in df['a'].iteritems():
    if row == np.NaN:
        print('index:', index, 'isnull')

这什么也没打印，但是NaN 不能像这样使用相等来计算，事实上它有一个特殊的属性，当与自身比较时它会返回False：

In [6]:
for index, row in df['a'].iteritems():
    if row != row:
        print('index:', index, 'isnull')

index: 1 isnull

现在它会打印该行，您应该使用isnull 以提高可读性：

In [9]:
for index, row in df['a'].iteritems():
    if pd.isnull(row):
        print('index:', index, 'isnull')

index: 1 isnull

那该怎么办？我们可以删除行：df.dropna(subset='a')，或者我们可以使用fillna替换：

In [8]:
df['a'].fillna(0).astype(int)

Out[8]:
0    1
1    0
2    3
3    4
Name: a, dtype: int32

【讨论】：

【解决方案2】：

当您的系列包含浮点数和 nan 并且您想要转换为整数时，当您尝试将浮点数转换为 numpy 整数时会出现错误，因为存在 na 值。

不要这样做：

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

从 pandas >= 0.24 现在有一个内置的 pandas 整数。这确实允许整数nan。注意'Int64' 中的大写。这是 pandas 整数，而不是 numpy 整数。

所以，请这样做：

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

【讨论】：

从现在开始，这应该是 IMO 的正确答案，因为此解决方案在将实际浮点数转换为整数时返回 DataFrame NaN 的原样。但要注意Int64 中的大写字母I。如果您尝试 int64 而不是 Int64 它仍然会给出相同的错误。