<\/p>\n
Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9:<\/span><\/p>\n Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta converter uma coluna em um DataFrame do pandas de um float para um n\u00famero inteiro, quando a coluna cont\u00e9m valores NaN.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como corrigir esse erro na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que criemos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Atualmente, a coluna \u201crejei\u00e7\u00f5es\u201d \u00e9 do tipo de dados \u201cfloat\u201d.<\/span><\/p>\n Suponha que estejamos tentando converter a coluna “bounces” de um float para um inteiro:<\/span><\/p>\n Recebemos um ValueError<\/strong> porque os valores NaN na coluna “rejei\u00e7\u00f5es” n\u00e3o podem ser convertidos em valores inteiros.<\/span><\/p>\n A maneira de corrigir esse erro \u00e9 manipular os valores NaN antes de tentar converter a coluna de flutuante em inteiro.<\/span><\/p>\n Podemos usar o c\u00f3digo a seguir para identificar primeiro as linhas que cont\u00eam valores NaN:<\/span><\/p>\n Podemos ent\u00e3o remover as linhas com valores NaN ou substituir os valores NaN por outro valor antes de converter a coluna de flutuante em inteiro:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: remover linhas com valores NaN<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: substituir valores NaN<\/strong><\/span><\/p>\n Observe que ambos os m\u00e9todos nos permitem evitar o ValueError<\/strong> e converter com \u00eaxito a coluna flutuante em uma coluna inteira.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como corrigir: as colunas se sobrep\u00f5em, mas nenhum sufixo \u00e9 especificado<\/a> Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9: ValueError : cannot convert float NaN to integer Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta converter uma coluna em um DataFrame do pandas de um float para um n\u00famero inteiro, quando a coluna cont\u00e9m valores NaN. O exemplo a seguir mostra como corrigir esse erro na […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2112","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : cannot convert float NaN to integer\n<\/strong><\/pre>\n Como reproduzir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, np. no<\/span> , 10, 6, 5, np. no<\/span> , 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 NaN\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n5 23 9 NaN\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/pre>\n #print data type of 'rebounds' column\n<\/span>df[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('float64')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int)\n\nValueError<\/span> : cannot convert float NaN to integer \n<\/strong><\/pre>\n Como corrigir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
#print rows in DataFrame that contain NaN in 'rebounds' column\n<\/span>print<\/span> (df[df[' rebounds<\/span> ']. isnull<\/span> ()])\n\n points assists rebounds\n1 12 7 NaN\n5 23 9 NaN\n<\/strong><\/pre>\n #drop all rows with NaN values\n<\/span>df = df. dropna<\/span> ()\n\n#convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int) \n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n\n#view class of 'rebounds' column<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('int64')<\/span><\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n #replace all NaN values with zeros\n<\/span>df[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. fillna<\/span> ( 0<\/span> )\n\n#convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int) \n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 0\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n5 23 9 0\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n\n#view class of 'rebounds' column<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('int64')<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como corrigir: o objeto \u2018numpy.ndarray\u2019 n\u00e3o possui um atributo \u2018append\u2019<\/a>
Como corrigir: se voc\u00ea usar todos os valores escalares, precisar\u00e1 passar um \u00edndice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"