报错cannot convert float NaN to integer

这个错误是因为你试图将一个NaN（Not a Number）类型的浮点数转换为整数类型，而不能直接转换。

解决方法：
1. 确保你的代码中没有除以0或其它会导致NaN的操作。
2. 在转换前先检查该浮点数是否为NaN，可以使用math.isnan函数进行判断。
3. 考虑使用try-except语句来捕捉这种错误，或者在程序中避免出现NaN。

相关问题

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。

cannot convert float NaN to integer cannot convert float NaN to integer 将“最低气温/最高气温”行拆分为两列：“最低气温”、“最高 气温”，并且只保留整型数值（去掉℃符号）；

您可以使用以下方法将"最低气温/最高气温"行拆分为两列，并只保留整型数值（去掉℃符号）：

1. 首先，将数据进行拆分，以便得到"最低气温"和"最高气温"两列。您可以使用逗号或其他分隔符来拆分该行。

2. 然后，对于每个拆分后的值，去掉℃符号并将其转换为整型数值。在转换之前，您需要检查是否存在NaN（Not a Number）值，以避免将其转换为整型数值。

下面是一个示例代码（使用Python）来实现上述步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({'气温': ['25℃', 'NaN', '30℃']})

# 将"最低气温/最高气温"行拆分为两列
data[['最低气温', '最高气温']] = data['气温'].str.split('/', expand=True)

# 去掉℃符号并将数值转换为整型数值
data['最低气温'] = data['最低气温'].str.rstrip('℃').astype(float).astype(pd.Int64Dtype())
data['最高气温'] = data['最高气温'].str.rstrip('℃').astype(float).astype(pd.Int64Dtype())

# 打印结果
print(data)

这样，您就可以将"最低气温/最高气温"行拆分为两列，并且只保留整型数值（去掉℃符号）。请根据您的实际数据进行相应的调整。