如何将具有 NaN 值的 Pandas 列转换为整数类型？

将包含 NaN 的 Pandas 列转换为 Dtype Int

要将包含缺失值 (NaN) 的 Pandas 列转换为整数类型，pandas 版本 0.24 。 引入了可空整数数据类型，由 IntegerArray 表示。

可空整数数据类型

Arrays.IntegerArray 允许表示缺少值的整数数据。它与默认的整数数据类型不同，必须在创建数组或系列时显式指定。

示例：

import pandas as pd

arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)

# Output:
0      1
1      2
2    NaN
dtype: Int64

将列转换为可为空整数

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

这会将列 'myCol' 转换为可为空的整数，从而允许将缺失值表示为 NaN。

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