在熊猫(>1.0)中，如何将具有缺失值的浮点序列的dtype转换为整数？

Question

转换Series数据类型很容易：

s = pd.Series([1.1, 2.2]).astype(int)

但是，如果Series contains apd.NA`(N/A值(，则转换会中断

s = pd.Series([1.1, 2.2, pd.NA]).astype(int)

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NAType'中的结果

尽管事实上，我们可以将缺失的值存储在int 的Series中

s = pd.Series([1, 2, pd.NA]).astype(pd.Int64Dtype())

Answer 1

我不确定这是一个变通方法还是一个实际的解决方案，但解决这个问题的一种方法是round值(或使用ceiling或floor(，然后转换为pd.Int64Dtype()(拒绝转换非整数值(

s = pd.Series([1.1, 2.2, None])
s.round().astype(pd.Int64Dtype())