在pandas中object数据类型转换为int

在Pandas中，将`object`类型的数据转换为整数`int`类型通常需要先检查数据是否适合转换，并处理可能出现的非数字值。以下是基本步骤：

1. **数据预检**：首先确认数据集中的元素确实是数值型并且可以被解析为整数。使用`df.info()`查看数据类型。

2. **清洗数据**：如果存在缺失值、字符串或其他非数字值，需要先处理它们。例如，你可以删除含有空值的行，替换非数字字符为NaN，或者使用特定策略如 `'0'` 转换为 `0` 等。

df = df.replace(' ', np.nan)  # 替换空格为NaN

3. **转换数据**：使用`pd.to_numeric()`函数尝试将`object`列转换为`int`。如果遇到无法转换的值，它会返回`NaN`。设置`errors='coerce'`参数可以让转换失败时自动填充`NaN`。

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

4. **处理异常值**：如果你希望丢弃无法转换的行，可以用`dropna()`方法。如果你想使用默认值填充，可以用`fillna()`方法。

df['column_name'] = df['column_name'].astype(int).fillna(0)

5. **再次检查**：最后确认转换后的数据类型，确保所有应该变为整数的部分都是`int64`类型。

print(df['column_name'].dtype)