如何在使用 pandas 的 astype函数时忽略NaN值

如何在使用 pandas 的 astype函数时忽略NaN值

参考：pandas astype ignore nan

在数据处理过程中，经常需要对数据集中的数据类型进行转换，以适应分析或模型的需要。Pandas 提供了强大的数据处理功能，其中 astype() 函数允许用户改变 DataFrame 或 Series 中的数据类型。然而，在使用 astype() 转换数据类型时，如果数据中包含 NaN（即缺失值），可能会导致转换失败或产生不期望的结果。本文将详细介绍如何在使用 pandas 的 astype() 函数时忽略 NaN 值，确保数据类型转换的正确性和高效性。

1. 理解 astype() 函数

在深入了解如何处理 NaN 值之前，首先需要理解 astype() 函数的基本用法。astype() 函数用于转换 pandas 对象的数据类型。基本语法如下：

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

• dtype 可以是单一数据类型，也可以是字典，映射列名到数据类型。
• copy 如果为 True，则创建原数据的副本，否则尽可能在原地修改。
• errors 控制当转换出错时如何处理，可选的值有 ‘raise’、’ignore’。

2. 处理包含 NaN 的数据类型转换

当数据集中包含 NaN 时，直接使用 astype() 转换数据类型可能会遇到问题，因为 NaN 是浮点类型，不能直接转换为整数类型。以下是几种处理这一问题的方法。

示例代码 1: 基本的 astype() 使用

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', '3', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['column1'] = df['column1'].astype('string')
print(df)

Output:

示例代码 2: 转换时忽略错误

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', 'NaN', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['column1'] = pd.to_numeric(df['column1'], errors='coerce')
print(df)

Output:

示例代码 3: 使用字典进行多列转换

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', '3', 'pandasdataframe.com'], 'column2': ['4.0', '5.5', '6.1', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype({'column1': 'int32', 'column2': 'float'})
print(df)

示例代码 4: 处理混合类型数据

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', 'NaN', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['column1'] = df['column1'].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
print(df)

示例代码 5: 使用 convert_dtypes() 自动转换类型

import pandas as pd

data = {'column1': [1, 2, None, 4], 'column2': [1.0, 2.5, None, 4.0]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.convert_dtypes()
print(df)

Output:

示例代码 6: 转换包含日期的列

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', 'NaN', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
print(df)

Output:

示例代码 7: 使用 select_dtypes() 筛选数据类型后转换

import pandas as pd

data = {'column1': [1, 2, 3, 4], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df_numeric = df.select_dtypes(include=[int])
df_numeric = df_numeric.astype('float')
print(df_numeric)

Output:

示例代码 8: 转换并填充 NaN 值

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', 'NaN', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['column1'] = pd.to_numeric(df['column1'], errors='coerce').fillna(0)
print(df)

Output:

示例代码 9: 使用 replace() 处理 NaN 前的转换

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', 'NaN', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df['column1'] = df['column1'].replace('NaN', None).astype('float')
print(df)

示例代码 10: 复杂数据结构的类型转换

import pandas as pd

data = {'column1': ['1', '2', '3', 'pandasdataframe.com'], 'column2': ['4', '5', '6', 'pandasdataframe.com']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype({'column1': 'int32', 'column2': 'float'}).fillna(0)
print(df)

以上示例展示了在处理包含 NaN 的数据时，如何使用 astype() 及相关函数进行类型转换，同时确保数据的完整性和准确性。在实际应用中，根据数据的具体情况选择合适的方法非常重要。