Pandas将字符串和NaN（浮点数）列转换为整数，保留NaN。

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Pandas将字符串和NaN（浮点数）列转换为整数，保留NaN。

我在将一个包含两位数字符串格式（类型：str）和NaN（类型：float64）的列转换时遇到了问题。我想要得到一个新的列，规则是：NaN保持不变，两位数字符串格式的数字转换为整数。\n例如：我想从列YearBirth1得到新的列YearBirth2，规则如下：\n

YearBirth1  #这里的数字是字符串格式：type(YearBirth1[0])=str
        34  # 而NaN是浮点数：type(YearBirth1[2])=float64.
        76
       Nan
        09
       Nan
        91
YearBirth2  #这里的数字是整数格式：type(YearBirth2[0])=int
        34  #NaN保持为浮点数。 
        76
       Nan
         9
       Nan
        91

\n我尝试了以下方法：\n

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']).astype(int)

\n如我所预料的，我得到了以下错误：\n

ValueError: 无法将浮点数NaN转换为整数

\n所以我尝试了这个：\n

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!=NaN).astype(int)

\n得到了以下错误：\n

NameError: 未定义名称'NaN'

\n最后我尝试了这个：\n

csv['YearBirth2'] = (csv['YearBirth1']!='NaN').astype(int)

\n没有错误，但是当我检查列YearBirth2时，结果如下：\n

YearBirth2:
         1
         1
         1
         1
         1
         1

\n非常糟糕..我觉得思路是正确的，但是Python不能理解我对NaN的意思..或者说我尝试的方法是错误的..\n我还尝试了pd.to_numeric()方法，但是这样得到的是浮点数，不是整数..\n有人能帮忙吗？谢谢！\nP.S：csv是我DataFrame的名称；\n如果我表达不够清楚，请谅解，我在努力提高英语能力！

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在这个问题中，主要问题是将包含字符串和NaN（float类型）的列转换为整数，同时保留NaN值。解决这个问题的方法是使用Pandas的to_numeric函数，但是to_numeric函数会将NaN值转换为浮点数。

解决方法是，使用to_numeric函数将列转换为数值类型，并通过设置参数errors='coerce'将无法转换的值强制转换为NaN。具体代码如下所示：

df['YearBirth2'] = pd.to_numeric(df.YearBirth1, errors='coerce')
print(df)

执行以上代码后，将得到以下结果：

  YearBirth1  YearBirth2
0         34        34.0
1         76        76.0
2        Nan         NaN
3         09         9.0
4        Nan         NaN
5         91        91.0

上述代码中，YearBirth1列被转换为数值类型，并赋值给新的列YearBirth2。NaN值被保留为NaN，并且其他值被正确转换为整数类型。

另外，文章中还提到作者之前尝试过使用pd.to_numeric函数，但是得到的是浮点数而不是整数。

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