将 dataframe object 转换为 int64 时出错

Question

再会。 我正在研究 2 个数据框，稍后我将进行比较， playersData和allStar 。 playerData['Year']是 int64 类型，而 allStar 是 object 类型。 我尝试使用以下代码转换playerData['Year'] ：

playersData['Year'] = playersData['Year'].astype(str).astype(int)

但它显示错误说：

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

我使用的代码来自链接： https://www.kite.com/python/answers/how-to-convert-a-pandas-dataframe-column-from-object-to-int-in-python

这是有关我的数据框类型的参考图片：

Answer 1

尝试从数据集中删除所有 nan 值。

playersData.dropna(inplace=True)

Answer 2

您可以删除包含 NaN 值的行或将它们替换为常量（如果其他列包含有价值的信息很少，删除行可能不是一个好的选择）。

1. 如果你想删除playersData.dropna(inplace=True)或playersData = playersData.dropna()

2. 替换为常量（例如：0） playersData['Year'].fillna(0, inplace=True)或playersData['Year'] = playersData['Year'].fillna(0)