Python 熊猫将字符串列和NaN（浮点）转换为整数，保留NaN

我在转换一个列时遇到问题，该列同时包含字符串格式（类型：str）和NaN（类型：float64）的两位数。我想得到一个这样的新列：NaN是NaN，整数是2位数的字符串格式。 例如：我想从列YearBirth1获取列Yearbirth2，如下所示：

YearBirth1  #numbers here are formatted as strings: type(YearBirth1[0])=str
        34  # and NaN are floats: type(YearBirth1[2])=float64.
        76
       Nan
        09
       Nan
        91

YearBirth2  #numbers here are formatted as integers: type(YearBirth2[0])=int
        34  #NaN can remain floats as they were. 
        76
       Nan
         9
       Nan
        91

我试过这个：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!=NaN).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!='NaN').astype(int)

正如我所料，我得到了这个错误：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

NameError: name 'NaN' is not defined

所以我试了一下：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!=NaN).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!='NaN').astype(int)

得到了这个错误：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

NameError: name 'NaN' is not defined

最后，我尝试了以下方法：

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!=NaN).astype(int)

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!='NaN').astype(int)

没有错误，但当我检查列YearBirth2时，结果如下：

YearBirth2:
         1
         1
         1
         1
         1
         1

非常糟糕。。我认为这个想法是正确的，但是让Python能够理解我对NaN的意思存在一个问题。。也许我尝试的方法是错误的

我还使用了pd.to_numeric（）方法，但通过这种方式，我获得的是浮点数，而不是整数

有人帮忙吗？！ 谢谢大家

注意：csv是我的数据帧的名称； 对不起，如果我不是很清楚，我在提高英语语言

您可以使用，但无法使用

NaN

值获取

int

——它们总是转换为

float

：

---

我忘了说我也试过pd.to_numeric，但这样我得到的是浮点数，而不是整数。你不能，

NaN

不能用整数表示，所以你需要接受浮点数，或者用可以用整数表示的东西替换

NaN

。好吧，如果NaN仍然是浮点数，没问题，但是我想要“string 2digits number”要转换为int，而不是浮动，这真的是不可能的？！在pandas中，这是不可能的，通常可以使用混合的数据类型，但对于纯数字类型，数据类型将需要是同质的。您的原始列有字符串和

NaN

这是允许的，如果您有int、strings和float，这是允许的，但纯数字列必须是所有int/floatsOk，我不知道，谢谢EdChum的解释！