Pandas：关于如何处理丢失小数的建议

Question

我有一个场景，其中数据集中的一条记录包含空值（为了便于理解，在下面进行了简化）。 data 中有两条记录，一条为 0.1，另一条为 None。当我序列化df1 时，我得到了我想要的响应，即第二条记录为空。

import pandas as pd
import numpy as np
import decimal


data = [{'A': 0.1}, {'A': None}]
df1 = pd.DataFrame(data)
print(df1.to_json(orient='records'))

打印[{"A":0.1},{"A":null}]

我想将 A 视为小数，如下所示：

df3 = df1.copy()
df3['A'] = df2['A'].apply(lambda x: decimal.Decimal(x))
print(df3.to_json(orient='records')) # this throws exception

打印OverflowError: Invalid Nan value when encoding double

我希望得到与df1 相同的结果，即 json 中缺少的小数为 null。请注意，如果我使用浮点数而不是十进制数，则此方法有效，但这不是我可以使用的选项。

Answer 1

df3['A'] = df2['A'].apply(lambda x: (decimal.Decimal(x) if not pd.isnull(x) else None))