使用pandas将object转换为int时，我得到了空值

使用pandas将object转换为int时，如果得到了空值，可能是由于以下原因之一：

1. 缺失值：原始数据中存在缺失值，即空值或NaN。在pandas中，将缺失值转换为整数类型会得到空值。

解决方法：可以使用fillna()函数将缺失值填充为指定的值，或者使用dropna()函数删除包含缺失值的行。

1. 非数值字符：原始数据中的某些对象（object）列包含非数值字符，例如字母、符号等。将非数值字符转换为整数类型会得到空值。

解决方法：可以使用正则表达式或字符串处理函数（如str.replace()）将非数值字符替换为数值字符，然后再进行转换。

1. 数据类型不匹配：原始数据中的某些对象列可能包含了无法转换为整数的数据类型，例如日期、时间等。

解决方法：可以使用pandas的to_numeric()函数将对象列转换为数值类型，同时指定errors参数为'coerce'，将无法转换的值转换为NaN。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['1', '2', '3', '4', '5', 'NaN'],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将col1列转换为整数类型
df['col1'] = pd.to_numeric(df['col1'], errors='coerce')

# 输出转换后的数据
print(df)

以上是针对给定的问答内容的答案，希望对您有帮助。如果您有其他问题或需要进一步的解释，请随时提问。