当加载到Pandas列时，没有值的数组更改为浮点数

wkyowqbh 于 12个月前发布在其他

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我有一个数组，

[None, None, None,101, 555, 756, 924, 485]

字符串
当我将它加载到pandas列中时，它们将变为浮点数（我猜是因为None值）

import pandas as pd

the_array = [None, None, None, 101, 555, 756, 924, 485]

df = pd.DataFrame(columns=['request'])
df['request'] = the_array

print(df)

型
输出看起来像

request
0      NaN
1      NaN
2      NaN
3    101.0
4    555.0
5    756.0
6    924.0
7    485.0

型
你能告诉我怎么解决这个问题吗？基本上我需要的是

型

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77672852/array-with-none-values-changes-to-float-number-when-loading-into-pandas-column

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按热度按时间

bnl4lu3b1#

在pandas 1.0.0中，pd.NA dtype被引入到handle things like this中。使用pd.Int64Dtype或类似的，你可以保留你的整数，空值将被pd.NA替换。

import pandas as pd

the_array = [None, None, None, 101, 555, 756, 924, 485]

df = pd.DataFrame(
    data=the_array,
    columns=["request"],
    dtype="Int64",  # string alias for `pd.Int64Dtype()`
)
print(df)

个字符

资源

Working with missing data的
已删除类型和缺失数据
支持整数NA
pandas.Int64Dtype个
pandas.NA个
实验性NA标量表示缺失值
What’s new in 1.0.0 (January 29, 2020)的

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