pandas进行类型转换遇到空值怎么办

如果在进行类型转换时遇到空值，可以使用fillna()函数先将空值填充为NaN，然后再进行类型转换。例如，将某一列的数据类型转换为整型：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '', '4']})

# 将空值填充为NaN
df['A'] = df['A'].fillna('NaN')

# 将数据类型转换为整型
df['A'] = df['A'].astype('int')

这样就可以避免空值对类型转换的影响了。

相关问题

pandas read_exccel遇到空值

pandas中的 read_excel 函数默认会将空值读取为 NaN （Not a Number），如果你在读取过程中遇到了空值，可以考虑使用 fillna 函数来填充空值。例如：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将空值填充为 0
df.fillna(0, inplace=True)

上面的代码中，我们使用了 fillna 函数将空值填充为 0，并且使用了 inplace 参数将修改直接应用到原始 DataFrame 对象中。你也可以将空值填充为其他的值，比如平均值、中位数等等，具体的填充方式根据实际需求来定。

pandas 用左边行非空值填充空值

在pandas中，可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。而使用左边行非空值填充空值，可以通过在`fillna()`函数中指定参数`method`为`ffill`来实现。具体实现方式如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 2, 3, None, 5]})

# 使用左边行非空值填充空值
df.fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
print(df)

在上面的代码中，`fillna()`函数的参数`method`指定为`ffill`，表示使用前面的非空值进行填充；参数`axis`指定为`1`，表示对每一行进行操作；参数`inplace`指定为`True`，表示在原数据帧上进行修改。输出结果如下所示：

     A    B
0  1.0  1.0
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0
3  4.0  4.0
4  NaN  5.0

可以看到，在第一列中，第三个元素由于左边没有非空值可以填充，因此仍然是缺失值。同时，在第二列中，第一个元素也是缺失值，因为它左边没有非空值可以填充。