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python - 如何将整数转换为 np.object？

问题描述

是的，我完全知道isinstance(-1, np.object)return True。

但是，-1 != "-1"（显然）这就是我的问题。

我DataFrame从 CSV 文件中读取了一个-1用于表示丢失数据的文件：

Numbers,Strings
1,A
2,-1
-1,B

并read_csv产生：

   Numbers Strings
0        1       A
1        2      -1
2       -1       B

和dtypes

Numbers     int64
Strings    object
dtype: object

我有一个missing_value变量是-1和

>>> missing_value = -1
>>> for c in z.columns:
      print(c,(z[c] == missing_value).sum())
Numbers 1
Strings 0
>>> (z.Strings == str(missing_value)).sum()
1

我明白为什么会这样。我的问题是如何修改循环，以便 DTRT：

for c in z.columns:
   print(c,(z[c] == (missing_value if np.issubdtype(z[c].dtype,np.number) else str(missing_value))).sum())
Numbers 1
Strings 1

这真的是正确的方法吗？

PS。额外的约束：

  1. 我无法控制 CSV 文件格式。
  2. CSV 很大，我宁愿missing_value在整个桌子上进行操作。
  3. 缺少某些字段（如 being ""），这在语义上与 being 不同-1，因此传递na_values=-1toread_csv不是一种选择。
  4. 事实上，我不只是计算缺失值，我将df[c]和传递missing_value给一个函数do_complicated_analysis_on_a_series。

标签： pythonpython-3.xpandasnumpytype-conversion

解决方案

我们可以通过以下方式修复您的输出isin

df.isin([-1,'-1']).sum()

Out[276]: 
Numbers    1
Strings    1
dtype: int64

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