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Python常见问题
我正在处理兆字节的轻度噪声数据，这些数据被分解成约20 GB的数据帧。每200万行中可能有20行在某些列中有错误数据。我想要将pandas数据帧列快速强制类型转换为int，只将(NaN)不能强制为int的值置零（不要整行置零）
使用pd.to_numeric(df, errors='coerce')我已经能够删除字符串。我的问题是使用.astype(pd.Int64Dtype())
这已经多次出现错误
"TypeError: cannot safely cast non-equivalent float64 to int64"
- 一次是由于存在0.5，另一次是由于存在大于Int64容量的21位代码
解决这个问题最有效的方法是什么
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downcast参数：df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce', downcast='integer')相关问题 更多 >
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