python - 在 pandas 中将带有 NaN 的字符串转换为 int

Question

我有一个 pandas 数据框，所有值都是字符串。一些是'None's，其余的是整数但是是字符串格式，例如'123456'。我如何将所有“无”转换为 np.nan，并将其他转换为整数，例如 123456。

df = {'col1': ['1', 'None'], 'col2': ['None', '123']}

将 df 转换为:

df = {'col1': [1, NaN], 'col2': [NaN, 123]}

Answer 1

使用下面的代码:

print(df.replace('None', np.nan).astype(float))

输出:

   col1   col2
0   1.0    NaN
1   NaN  123.0

你必须使用replace。

附言如果 df 是一个字典，先转换它:

df = pd.DataFrame(df)