如果'coerce',强制转换,不可转换的值变为NaT。 convert_numeric:boolean,默认为False 如果为True,则尝试强制转换为数字(包括字符串),不可转换的值变为NaN。 convert_timedeltas:boolean,默认为True 如果为True,请尽可能转换为timedelta。如果'coerce',强制转换,不可转换的值变为NaT。 copy:boolean,默认为True 如果...
在处理数据时,遇到“cannot convert non-finite values (na or inf) to integer”这个错误,通常是因为数据中包含了非有限值(如NaN、NaT、inf、-inf等),而这些值无法直接转换为整数类型。为了解决这个问题,我们可以按照以下步骤进行操作: 1. 确认数据中存在的非有限值 首先,我们需要确认哪些列或数据中包含了非有限...
# 需要导入模块: from pandas import DatetimeIndex [as 别名]# 或者: from pandas.DatetimeIndex importtz_convert[as 别名]deftest_tz_convert_nat(self):# GH#5546dates = [pd.NaT] idx = DatetimeIndex(dates) idx = idx.tz_localize('US/Pacific') tm.assert_index_equal(idx, DatetimeIndex(dates, tz...
'b']).to_csv(na_rep='_') == expected# now with an index containing only NaNsdf = DataFrame({'a': np.NaN,'b': [0,1],'c': [2,3]})