仅更新到期日期大于python max date - 2261的行-无法将浮点型NaN转换为整数
仅更新到期日期大于python max date - 2261的行-无法将浮点型NaN转换为整数
提问于 2018-05-28 18:30:47
我希望更新任何晚于Python的最大日期的日期：
display(df['maturity_date'].dtypes)
dtype('O')
display(df['maturity_date'].describe())
count 3488
unique 766
top 2166-09-23 00:00:00
freq 130
Name: maturity_date, dtype: object
m = df['maturity_date'].str[:4].astype(int) > 2261
ValueError: cannot convert float NaN to integer在这种情况下，似乎没有错误，所以这是引发错误的原因吗？我如何才能使Pandas仅在条件为真时才更新？最好是抑制错误还是处理它？
df['maturity_date'] = df['maturity_date'].mask(m, '2261' + df['maturity_date'].str[4:]) # for all dates greater than python max date replace
df['maturity_date'] = pd.to_datetime(df['maturity_date']) 回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-05-28 18:32:30
我认为需要转换为float，因为缺少的NaNs或Nones的值具有类型float，因为在pandas中不可能根据设计将NaNs转换为int：
m = df['maturity_date'].str[:4].astype(float) > 2261另一种解决方案是首先使用NaNs或Nones删除行：
df = df.dropna(subset=['maturity_date'])对于检查有问题的行，请使用：
df = df[df['maturity_date'].isnull()]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50564331
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