Python Pandas读取\u csv数据类型转换列不正确

如果我有以下CSV

"1"
"2"
"23"

我读了

names = ["nullable"]
dtype = [("nullable", 'int32')]
df = pd.read_csv(r"E:\work\nullable.csv",
                 names=names,
                 dtype=dtype,
                 encoding = "utf-8")

查看

df.info（）

：

然而，如果我这样做

s = pd.Series([1, 2.0, np.nan, 4.0])

s2 = s.astype('Int32')

dtype

正确填写为

Int32

s2.info()
AttributeError("'Series' object has no attribute 'info'")
s2
0      1
1      2
2    NaN
3      4
dtype: Int32

对我来说这看起来像个虫子

对于如何解决这个问题，有什么建议吗？因为我想将CSV保存为拼花地板，但是如果我使用

pd.Int32Dtype

该列将保存为字符串

---

删除或替换

NaN

s是不可行的。

Pandas read\u csv将“NaN”解释为Null，但不是“NaN”。您可以将“NAN”传递给na_值参数

df = pd.read_csv(r"E:\work\nullable.csv",
                 names=names,
                 dtype=dtype,
                 encoding = "utf-8",
                 na_values = 'NAN'
            )

---

对不起，楠的表情一定把你弄糊涂了。我已经更新了问题。我正在运行“0.25.0”并使用pd.Int32Dtype，效果与预期一样。也许你的版本有问题？

s2.info()
AttributeError("'Series' object has no attribute 'info'")
s2
0      1
1      2
2    NaN
3      4
dtype: Int32

df = pd.read_csv(r"E:\work\nullable.csv",
                 names=names,
                 dtype=dtype,
                 encoding = "utf-8",
                 na_values = 'NAN'
            )