data['Date_received'] = data['Date_received'].map(int)报错cannot convert float NaN to integer怎么办

报错 "cannot convert float NaN to integer" 是因为在执行 `data['Date_received'] = data['Date_received'].map(int)` 时，存在缺失值（NaN）。由于无法将缺失值转换为整数，因此会出现这个错误。

要解决这个问题，你可以先将缺失值填充为一个特定的值，然后再进行整数转换。例如，你可以将缺失值填充为 -1 或任何其他适当的值。

下面是一种处理方法：

data['Date_received'] = data['Date_received'].fillna(-1).astype(int)

上述代码中的 `fillna(-1)` 将缺失值用 -1 填充，然后使用 `astype(int)` 将列的数据类型转换为整数类型。

这样，即使存在缺失值，也不会触发错误，并且缺失值会被转换为指定的整数值。请根据你的数据情况选择合适的填充值。

相关问题

pd.read_excel cannot convert float nan to integer

在使用Python的pandas库的pd.read_excel函数读取Excel文件时，可能会遇到“不能将浮点类型的NaN转换为整型”的问题。这是因为Excel中的数据格式与Pandas中的类型不匹配导致的。NaN代表“非数字”，是一种特殊的浮点型数据。而Pandas中的整型数据类型并不支持NaN，只有浮点型才支持。因此，当Excel中存在NaN时，通过pd.read_excel读取数据时，会自动将包含NaN的列的类型转换为浮点型，而非整型。这就导致了“不能将浮点类型的NaN转换为整型”的错误信息。

如果需要在读取Excel中存在NaN的整型数据时避免出现该错误，可以在调用pd.read_excel函数时指定数据类型为浮点型，即将dtype参数的值设置为float。例如，以下代码读取Excel文件时就会将包含NaN的列的数据类型自动转换成浮点类型：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'column_name': float})

其中，file.xlsx是待读取的Excel文件名，column_name是包含NaN的列的列名。这样做就可以避免Pandas将包含NaN的整型数据类型转换成浮点型时出现报错的问题。

data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False)

这是一个 pandas.DataFrame 或 pandas.Series 的方法，它将数据转换为 NumPy 数组。

参数：
- dtype：数据类型，可选，默认为 float64。
- na_value：缺失值的表示方式，可选，默认为 np.nan。
- copy：是否复制数据，可选，默认为 False。

返回值：
- 如果是 pandas.DataFrame，则返回一个二维数组。
- 如果是 pandas.Series，则返回一个一维数组。