如何解决TypeError:无法安全地将非等效float64强制转换为int64？

Question

我试图在DF中将一些浮点列转换为int，但我得到了上面的错误。我尝试过将其转换为0，也尝试过将NA填充为0（我不希望这样做，因为在我的数据集中NA是必需的）

我做错了什么？ 我两个都试过了：

orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].astype('Int64')
#orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].fillna(0).astype('Int64')

但它总是导致同样的错误

TypeError: cannot safely cast non-equivalent float64 to int64

如何转换列

Answer 1

import numpy as np
orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].fillna(0).astype(np.int64, errors='ignore')

对于NAN，您需要将NAN替换为0，然后执行类型转换

Answer 2

为了安全地将float转换为int-dtype，数组只能包含整数。如果您坚持，您可以尝试以下方法：

orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].astype(int, errors='ignore')

根据您的pandas版本，您可以一次安全地转换多个列。您不需要使用apply来进行此操作

Answer 3

无需更换。 您可以通过执行以下操作安全地传递到Int64：

df['A'] = np.floor(pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')).astype('Int64')

您的nans将被<NA>替换。 Source

您需要有熊猫>；。24版本