Pandas：ValueError：整数列在第 2 列中具有 NA 值

使用Pandas进行数据分析和处理时，经常会遇到各种错误和异常情况。其中之一是当我们的数据中包含缺失值时，可能会出现ValueError: 整数列在第 2 列中具有 NA 值的错误。在本文中，我们将探讨这个错误的原因以及如何解决它。

python
import pandas as pd
# 创建包含整数和缺失值的数据帧
data = {'整数列': [1, 2, 3, pd.NA, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将整数列转换为浮点数列
df['整数列'] = df['整数列'].astype(float)
print(df)

   整数列
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  NaN
4  5.0

python
import pandas as pd
# 创建包含整数和缺失值的数据帧
data = {'整数列': [1, 2, 3, pd.NA, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用fillna()方法填充缺失值
df['整数列'] = df['整数列'].fillna(0)
print(df)

   整数列
0    1
1    2
2    3
3    0
4    5

python
import pandas as pd
# 创建包含整数和缺失值的数据帧
data = {'整数列': [1, 2, 3, pd.NA, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
print(df)

   整数列
0    1
1    2
2    3
4    5