如何將 Dataframe 的列的數據類型從 float 更改為其中包含 NaN 值的 int？

Question

這不是重復的。 所有其他問題，您必須在構造DataFrame時設置 dtype dtype='Int64'或pd.Int64Dtype()

我有一個 dataframe 的列名score ，其中包含float,Nan值。 我想將類型更改為int。 我用過

pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce')
df['score'].map(int)
df['score'].astype('Int64')

但似乎沒有一種方法適用於此。 我知道我可以將NaN值轉換為其他值，轉換然后再次更改值，但這是一種不好的做法。 有什么好的方法可以做到嗎？

Answer 1

你可以試試這個。。

import numpy as np

df['score'].replace('nan', np.nan).fillna(0)