为什么将np.nan转换为int会导致大量的数字？

将np.nan转换为int会导致大量的数字，是因为np.nan代表缺失值或不可用值，在Python中被表示为浮点数类型。当尝试将np.nan转换为整数类型时，由于整数类型不支持表示缺失值，因此会引发异常。

在Python中，整数类型是一种固定大小的数据类型，无法表示浮点数或其他非整数类型的值。因此，当尝试将浮点数np.nan转换为整数时，Python会尝试将其截断为整数部分，但由于np.nan本身表示缺失值，因此无法截断为有效的整数，从而导致大量的数字。

解决这个问题的一种方法是在转换之前先检查值是否为np.nan，可以使用np.isnan()函数来判断。如果值是np.nan，则可以选择将其保留为np.nan或使用其他方式处理缺失值，而不是尝试将其转换为整数类型。

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```python df'col2-int' = df'col2'.astype(int) 含有不是数字的Object类型转换为数值型 ```python #此时由于含有不是数字的值，所以就算忽略报错后转换后的类型还是...，Pandas则变为Nan pd.to_numeric(s, errors='coerce') 转换为日期类型 ```python #可以将三列数据Month、Day、Year转换为日期类型的数据 pd.to_datetime..., "two":np.nan, 3, 4}) df.isna() #返回m行n列，每个元素的值都会返回（True,False) df.isna().any() #只返回1列，只要有一个是False就整个属性的值就为..., 14, 16, 18, 20, "three":5, 9, 13, np.nan, 21, np.nan, 29, 33, 37, 41}) from sklearn.linear_model import...下面的代码将产生带有真值和假值的结果。带有False的数据点表示这些值是有效的，而True则表示有释放。

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df.equals(df) True 其次，它在numpy中的类型为浮点，由此导致数据集读入时，即使原来是整数的列，只要有缺失值就会变为浮点型。...') 此外，对于布尔类型的列表，如果是np.nan填充，那么它的值会自动变为True而不是False。...Int' s_original = pd.Series([1, 2], dtype="int64") s_original ?...s_new = pd.Series([1, 2], dtype="Int64") s_new ? 它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

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举个例子，比如现在想要存储上百亿的数字，并且这些数字都不超过254（一个字节内），我们就可以将dtype设置为int8，这样就比默认使用int64更能节省内存空间了。...，但是有以下不同： flatten是将数组转换为一维数组后，然后将这个拷贝返回回去，所以后续对这个返回值进行修改不会影响之前的数组。...ravel是将数组转换为一维数组后，将这个视图（可以理解为引用）返回回去，所以后续对这个返回值进行修改会影响之前的数组。...示例代码如下： a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6)) a2 = a1.transpose() 为什么要进行矩阵转置呢，有时候在做一些计算的时候需要用到。...比如np.NAN != np.NAN这个条件是成立的。 NAN和任何值做运算，结果都是NAN。有些时候，特别是从文件中读取数据的时候，经常会出现一些缺失值。缺失值的出现会影响数据的处理。

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