python - 如何在 Pandas 数据框中定义默认缺失值

Question

我想读取具有给定数据类型和缺失值的数据帧，但以下代码是错误的。我不知道为什么会这样!

myText = StringIO("""1,2
3,\N
5,6""")

myDf = pd.read_csv(myText, header=None, names=["a1","a2"], na_values=["\N"], dtype={"a1":"int", "a2":"int"})

我收到错误信息:

ValueError: Integer column has NA values in column 1

如果我删除 dtype 选项 dtype={"a1":"int", "a2":"int"}，那么它工作正常。整数列是否不允许缺失值？

Answer 1

整数不允许缺失值。 Float 允许缺失值。如果您需要它是整数，则需要为缺失的数字使用标记，例如 0 或 99999999 或其他(不推荐)。否则，请使用像 float64 这样的类型，它允许像 NaN 这样的带外值。