Pandas: Как в DataFrame изменить тип поля, если в нем встречается NaN?

Question

[Иван Мельников]

Есть датафрейм df:

name   age
0   ivan  25.4
1  katya  23.6
2  petya   NaN
3   anna  12.0

Хочу изменить тип поля age c float64 на int64.
Конструкция df.astype({'age', 'int32'}) не срабатывает из-за наличия NaN.
Как я могу в данном случае изменить тип поля и желательно на месте, без создания копии?

Answer 1

[Andrey Dugin]

Вы же сами почти ответили на свой вопрос. В int, в отличие от float, нет отдельного обозначения для NaN. Ну и?

Comments

[Иван Мельников]

Не понимаю.

[Andrey Dugin]

Иван Мельников, подумайте ещё.

[Иван Мельников]

Я понял, что перед astype нужно заменить NaN на аналог, но для int.
Попробовал .fillna(None), но не работает...

[Andrey Dugin]

Иван Мельников, в правильном направлении думаете. Для int нет аналога NaN. Следующий шаг?

[Иван Мельников]

Andrey Dugin, я не понимаю к чему вы клоните.

[Andrey Dugin]

Иван Мельников, клоню к тому, что если нет аналога, то его надо придумать.

[Иван Мельников]

Andrey Dugin, но у меня все значения из данного поля возможные исходя из моей модели данных...

[Andrey Dugin]

Иван Мельников, в смысле, вы решили учесть ещё не родившихся людей и реинкарнацию?

[Иван Мельников]

Andrey Dugin, я привел данную структуру данных для примера.

[Andrey Dugin]

Иван Мельников, в таком случае обратитесь к методам Data Engineering. Например, вы можете либо вообще удалить эту строку, либо вычислить недостающее значение с помощью одного из импутеров в sklearn.

[Иван Мельников]

Andrey Dugin, понял, спасибо!