Pandas数据分析 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 2 3 目录 第一部分 文件读写 第二部分 变量离散化 第三部分 缺失值填补 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第四部分 数据标准化 第五部分 数据合并 第六部分 数据组合 第七部分 数字编码 第八部分 OneHot编码
今天在对一堆新数据进行数据清洗的时候，遇到了一个这样的问题：
ValueError: cannot convert float NaN to integer
一开始是这样的，我用的jupyter是python35的，使用DataFrame读入了数据，其中有一列是year，默认读入时是将year这一列转换为了float，所以就有了这样的现象：
年份都是float类型了，看得我强迫症都犯了。于是通过这样的代码来进行强转，于是就报了上面的错误了。
df.year = [int(y) for y
