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将包含NaNs的Pandas列转换为dtype`int`

我从一个.csv文件读取数据到pandas数据框如下。 对于其中一列，即id ，我想指定列types为int 。 问题是id序列有缺失/空值。 当我试图在阅读.csv时将id列转换为整数时，我得到： df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int}) error: Integer column has NA values 另外，我试着转换列types后阅读如下，但这次我得到： df= pd.read_csv("data.csv") df[['id']] = df[['id']].astype(int) error: Cannot convert NA to integer 我该如何解决这个问题？

如何强制引进新加坡时如何避免警告

我通常更喜欢编码R，所以我不会得到警告，但我不知道如何避免使用as.numeric转换字符向量时发出警告。 例如： x <- as.numeric(c("1", "2", "X")) 会给我一个警告，因为它通过胁迫引入新加坡。 我希望通过强制手段引入新来的人 – 有没有办法告诉它“是这就是我想要做的事”。 或者我应该忍受这个警告？ 或者我应该为这个任务使用不同的function？