我认为在这里转换为整数是没有必要的,如果丢失的值--所有数据都被抛出到浮点数中:
float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数...
DataFrame 可以包含不同类型的列(如整数、字符串、浮点数等),并且可以进行各种数据操作。 相关优势 灵活性:DataFrame 可以轻松处理不同类型的数据。 高效性:pandas 库内部优化了数据存储和处理,使得数据操作非常高效。 丰富的数据操作:提供了大量的数据清洗、转换和分析功能。 易于集成:可以与其他库(如 NumPy、SciPy...
float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数...