如何解决- TypeError:不能安全地将非等效float64转换为int64？
如何解决- TypeError:不能安全地将非等效float64转换为int64？
提问于 2020-07-14 16:37:19
我试图在DF中将一些浮点列转换为int，但我得到的是错误。我尝试将其转换为0(我不喜欢这样做，因为在我的数据集中需要NA )。
我做错了什么？我都试过了：
orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].astype('Int64')
#orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].fillna(0).astype('Int64')但是它总是导致同样的错误
TypeError: cannot safely cast non-equivalent float64 to int64我能做些什么来转换这些列？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-07-14 17:17:35
import numpy as np
orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].fillna(0).astype(np.int64, errors='ignore')对于NaNs，您需要用0替换NaNs，然后执行类型转换。
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-09 12:30:21
不需要替换 nan。通过执行以下操作，您可以安全地传递到Int64 ：
df['A'] = np.floor(pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')).astype('Int64')您的nans将被<NA>取代。来源
你需要熊猫>.24版本。
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-14 17:15:19
数组必须只包含整数，以便安全地将浮点数转换为int dtype。如果你坚持，你可以尝试如下：
orginalData[NumericColumns] = orginalData[NumericColumns].astype(int, errors='ignore')根据您的熊猫版本，您可以安全地转换多列一次。你不需要申请这个。
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原文链接：
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