將 dataframe object 轉換為 int64 時出錯

Question

再會。 我正在研究 2 個數據框，稍后我將進行比較， playersData和allStar 。 playerData['Year']是 int64 類型，而 allStar 是 object 類型。 我嘗試使用以下代碼轉換playerData['Year'] ：

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

但它顯示錯誤說：

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

我使用的代碼來自鏈接： https://www.kite.com/python/answers/how-to-convert-a-pandas-dataframe-column-from-object-to-int-in-python

這是有關我的數據框類型的參考圖片：

Answer 1

嘗試從數據集中刪除所有 nan 值。

playersData.dropna(inplace=True)

Answer 2

您可以刪除包含 NaN 值的行或將它們替換為常量（如果其他列包含有價值的信息很少，刪除行可能不是一個好的選擇）。

1. 如果你想刪除playersData.dropna(inplace=True)或playersData = playersData.dropna()

2. 替換為常量（例如：0） playersData['Year'].fillna(0, inplace=True)或playersData['Year'] = playersData['Year'].fillna(0)