त्रुटि astype का उपयोग कर NaN

Question

df 
    A  B 
0 a=10 b=20.10 
1 a=20 NaN 
2 NaN b=30.10 
3 a=40 b=40.10 

एक dataframe में मौजूद है जब मैं करने की कोशिश की:

df['A'] = df['A'].str.extract('(\d+)').astype(int) 
df['B'] = df['B'].str.extract('(\d+)').astype(float) 

लेकिन मैं निम्नलिखित त्रुटि मिलती है:

ValueError: cannot convert float NaN to integer

और:

AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

कैसे कर मैं इसे ठीक करता हूँ?

Answer 1

यदि कॉलम में कुछ मान गुम हैं (NaN) और फिर संख्यात्मक रूपांतरित हो जाते हैं, तो हमेशा dtypefloat है। आप मूल्यों को int में परिवर्तित नहीं कर सकते हैं। केवल float पर, typeNaNfloat है।

print (type(np.nan)) 
<class 'float'> 

docs देखें कैसे मान कम से कम अगर एक NaN कन्वर्ट: जरूरत पूर्णांक को महत्व देता है आप कुछ int, उदा को NaN की जगह की जरूरत है

integer > cast to float64

हैं 0fillna द्वारा और फिर इसे पूरी तरह से काम करता है:

df['A'] = df['A'].str.extract('(\d+)', expand=False) 
df['B'] = df['B'].str.extract('(\d+)', expand=False) 
print (df) 
    A B 
0 10 20 
1 20 NaN 
2 NaN 30 
3 40 40 

df1 = df.fillna(0).astype(int) 
print (df1) 
    A B 
0 10 20 
1 20 0 
2 0 30 
3 40 40 

print (df1.dtypes) 
A int32 
B int32 
dtype: object