Python/Pandas-将具有浮点值和Nones的列转换为int值和Nones

我有一列的值是浮点数，我想把它们转换成整数

pdsm:
    federation_unit_id  city_id
id                             
3                  8.0      3.0
7                 None     None
17                 8.0      3.0
18                 8.0      3.0
19                 8.0      9.0

它们的类型是列中的值类型：class'float'，但by None是非类型

如果我尝试这样做：

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].astype(int)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.astype(int)

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)

我明白了：

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'

如果我尝试这样做：

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].astype(int)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.astype(int)

pdsm['federation_unit_id']=pdsm['federation_unit_id'].apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)
pdsm['city_id'].iloc[0]=pdsm.city_id.apply(lambda x: x.astype(int) if x is not None else None)

我得到：

AttributeError: 'float' object has no attribute 'astype'

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有人能帮忙吗？我要发疯了。

我认为在熊猫中，不能在同一列中包含int、None或nan。目前还不支持它

如果可以将“无”转换为0，则可以执行以下操作：

df.fillna(0).astype(int)
Out[157]: 
    federation_unit_id  city_id
id                             
3                    8        3
7                    0        0
17                   8        3
18                   8        3
19                   8        9

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我认为在熊猫中，不能在同一列中包含int和None或nan。目前还不支持它

如果可以将“无”转换为0，则可以执行以下操作：

df.fillna(0).astype(int)
Out[157]: 
    federation_unit_id  city_id
id                             
3                    8        3
7                    0        0
17                   8        3
18                   8        3
19                   8        9

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不能将缺少值的列作为int类型。遗憾的是，int数据类型没有缺少值。它一定是浮动的。这将在pandas 2.0中修复。不能将缺少值的列作为int类型。遗憾的是，int数据类型没有缺少值。它一定是浮动的。这将在熊猫2.0中修复