postgresql - 如何将 Pandas 数据帧整数列中的 NaN 处理到 postgresql 数据库

我有一个带有“年”列的熊猫数据框。但是，由于外部合并，某些行具有 np.NaN 值。因此 pandas 中列的数据类型被转换为 float64 而不是整数（整数不能存储 NaN？）。接下来，我想将数据框存储在 postGreSQL 数据库中。为此，我使用：

df.to_sql()

一切正常，但我的 postGreSQL 列现在类型为“双精度”，并且 np.NaN 值现在为 [null]。这一切都是有道理的，因为输入列类型是 float64 而不是整数类型。

我想知道是否有一种方法可以将结果存储在带有 [nans] 的整数类型列中。

阿米回答的结果：

标签： postgresqlpandasnullintegernan

（整数不能存储 NaN？）

不，他们不能。如果您查看postgresql 数字文档，您可以看到字节数和范围是完全指定的，整数不能存储它。

在这种情况下，一个常见的解决方案是按照惯例决定某个数字在逻辑上是 nan。在您的情况下，如果是年份，您可能会选择一个负值（或仅 -1）。在编写之前，您可以使用

df.year = df.year.fillna(-1).astype(int)

或者，您可以将另一列定义为year_is_none.

或者，您可以将它们存储为浮点数。

这些解决方案在内存方面从最有效到最不有效。