使用dtypes读取CSV文件，但是在某些列中存在缺失值。
问题的原因是在读取CSV文件时，使用了指定的数据类型（col_types），但在列中存在NA值。解决方法是在读取CSV文件之后，先将NA值替换为0，然后再将数据类型转换为指定的类型（col_types）。
具体的代码如下：
clean_pdf_type = pd.read_csv('table_updated.csv', usecols=col_names)
clean_pdf_type = clean_pdf_type.fillna(0).astype(col_types)
在这里需要注意的是，这个方法会将整个数据框的数据类型都进行更改，而不仅仅是指定的列。因此，如果在col_types中定义了多种类型，可能会产生错误。
如果没有更多的信息，将NA值替换为0是最简单和最快的方法来找到特定的错误。但是，如果有其他错误需要注意，可以将数据框分割成多个部分，以确保不会将所有数据都以相同的方式转换。
另一种更简单和更快的方法是，了解数据并根据需要将col_types相应地更改为float而不是int。这种解决方案基本上是说“让我们寻找错误并返回进行一些更改”。
正如之前所说的，这种解决方法的含义就是寻找错误，进行更改，并从中吸取教训。你不能用更完美的方式来表达它了！
在Pandas v0.24版本之前，无法在int类型的Series中存在NaN值，因为NaN值被认为是float类型。因此，最好的方法是将这些列读取为float类型。然后，如果能将NaN值替换为诸如0或-1之类的填充值，可以相应地进行处理并转换为int类型。
解决方法如下：
import numpy as np import pandas as pd int_cols = ['col1', 'col2', 'col3'] df[int_cols] = df[int_cols].fillna(-1) df[int_cols] = df[int_cols].apply(pd.to_numeric, downcast='integer')
如果同时存在int和float值的混合情况，将导致Series的dtype为object类型，这是不推荐的。