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A
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問題是你的數據包含NaN
值,因此int
被自動轉換爲float
。
我想你可以檢查NA type promotions:
在引進來港爲通過重新索引或其他方式,布爾和整數類型將被提升到一個不同的D型,以便存儲在NAS現有的系列或數據幀。這是由該表中總結:
Typeclass Promotion dtype for storing NAs
floating no change
object no change
integer cast to float64
boolean cast to object
雖然這可能看起來像一個沉重的權衡,在實踐中我發現極少數情況下,這是在實踐中的問題。在下一節中對這個動機的一些解釋。
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這怎麼能避免?該整數用作標識符,以便強制轉換爲float導致精度錯誤 –
@HananShteingart - 是否可以將'NaN'替換爲'0'?例如'df ['colname'] = df ['colname']。fillna()。astype(int)'或'df = df.fillna(0).astype(int)'? – jezrael
我已經從SQL中獲取它作爲float。我所做的是將該列轉換爲sql查詢中的字符串:例如CAST(bigint_column AS VARCHAR),所以我將它作爲數據框中的字符串來獲取。我不介意它不再是數字,因爲列無論如何都表示一個ID。 –