我将数据从 .csv 文件读取到 Pandas 数据框，如下所示。对于其中一列，即id，我想将列类型指定为int。问题是id系列有缺失/空值。
当我尝试投射时id在读取 .csv 时将列转换为整数，我得到：
df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int})
error: Integer column has NA values
或者，我在阅读如下内容后尝试转换列类型，但这次我得到：
df= pd.read_csv("data.csv")
df[['id']] = df[['id']].astype(int)
error: Cannot convert NA to integer
我该如何解决这个问题？
在版本 0.24.+ 中，pandas 获得了保存缺失值的整数数据类型的能力。
可空整数数据类型 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html.
Pandas 可以使用以下方法表示可能存在缺失值的整数数据arrays.IntegerArray http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/pandas.arrays.IntegerArray.html。这是 pandas 中实现的扩展类型。它不是整数的默认数据类型，并且不会被推断；您必须显式地将 dtype 传递到array() http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.array.html#pandas.array or Series:
arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())
pd.Series(arr)
0 1
1 2
2 NaN
dtype: Int64
要将列转换为可为空整数，请使用：
df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')
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