在 Pandas 系列上使用 .str 将所有数据转换为 NaN float64 类型

Question

我正在尝试在我的 Pandas 系列中使用 .str 以使用字符串运算符方法，但是 .str 将我的所有数据转换为 NaN float64 数据类型。 Pandas 系列是一个对象数据类型。

下面我展示了我的API系列，然后尝试对其执行拆分方法。

In [80]:
wellinfo['API'].head()

Out[80]:

 0    3501124153
 1    3501124154
 2    3501124155
 3    3501124185
 4    3501725290
 Name: API, dtype: object

In [81]: 
wellinfo['API'].str.split("0")

Out[81]:
0      NaN
1      NaN
2      NaN
3      NaN
4      NaN
5      NaN
...
1537   NaN
1538   NaN
1539   NaN
1540   NaN
1541   NaN
1542   NaN
Name: API, Length: 1543, dtype: float64

我浏览了 Pandas 文档，但无法找出它转换所有内容的原因。除了 split 方法之外，我还尝试了多种方法，结果相同。

如有任何信息，我们将不胜感激。谢谢。

Answer 1

简单地select str 值并在这种情况下进行替换操作。在其他不是str returns NaN的值上。使用 Series.fillna:

wellinfo['API'].str.split("0").fillna(wellinfo['API'])

或修改整数值：

wellinfo['API'].astype(str).str.split("0")

按照@Mstaino 的建议

在 Pandas 系列上使用 .str 将所有数据转换为 NaN float64 类型

Using .str on Pandas Series converts all data to NaN float64 type

python

string

series

dataframe

pandas