python - Python 数据框 - .astype(str).astype(int) 给出错误 ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

问题描述

我正在尝试使用以下方法将数据框列从 object 转换为 int：

df['col'].astype(str).astype(int)

但我收到一个错误

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

因为有些元素是空的。我该如何处理并克服/摆脱这个错误？

这是我的专栏的一部分：

标签： pythondataframe

问题是 int 列存储在 int32 或 int64 numpy 数组中，并且 dtype 都没有空值的概念。如果向 int 列添加 NaN 值后立即将其转换为浮点类型，这并非偶然。

对于最新版本的 Pandas >=0.24，您可以尝试使用可为空的整数扩展 dtype：

df['A'] = pd.Series(np.where(df['A'].isna()|(df['A']==''), pd.NA,
           df.loc[df['A']!='','A'].apply(int).reindex(df.index)
           .fillna(0)), dtype=pd.Int64Dtype)

但要注意 is 被明确声明为实验性的：

笔记

IntegerArray 目前是实验性的。它的 API 或实现可能会在没有警告的情况下更改。

python - Python 数据框 - .astype(str).astype(int) 给出错误 ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

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