如何在 Python 的 Pandas 数据框中使用 NaN 值更改列中浮点值的格式？

Question

我在 Python 中有 Pandas DataFrame，如下所示：

col
-------
7.0
2.0
NaN
...

“col1”是浮点数据类型，但我想将此列中浮点值的显示从例如 7.0 转换为 7。我不能简单地将日期类型更改为 int，因为我在 col1 中也有“NaN”值。

因此，我需要以下内容：

col
-------
7
2
NaN
...

我怎样才能在 Python Pandas 中做到这一点？

Answer 1

您可以使用convert_dtypes执行自动转换：

df = df.convert_dtypes('col')

对于所有列：

df = df.convert_dtypes()

输出：

    col
0     7
1     2
2  <NA>

转换后：

df.dtypes

col    Int64
dtype: object