【Pandas】IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integerの対処法

お悩みさん

Pandasで読み込んだデータの小数点を整数に修正できない……

CSVをpandasで読み取った際に、

自動的に少数点ありの数値に変換されてしまうケースがあります。

そんなときの簡単な対処法をお伝えしていきます。

【エラー内容】IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer

今回はposデータのcustomer_codeに関わる不具合です。

pandasで通常通り、csvを読み込みます。

pos_master = pd.read_csv("pos.csv")
pos_master['customer_code'].head()

しかし、下記の通り、本来、int型だった顧客コードが float型に勝手に変換されてしまっています。

astypeで変換するもエラーが発生

検索ででてくる一般的な解決方法に基づいて、以下のコマンドを実行しました。

pos_master['customer_code'] = pos_master['customer_code'].astype(int)

しかし、以下のエラーが発生してしまいました。

IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 

IntCastingNaNErrorの解決方法

上記のようなエラーが発生した場合には、

簡単に解決できる方法があります。

csvを読み込む際に、object型に変換してしまうだけです。

手順は以下の通り、引数にdtype=objectを追記するだけです。

pos_master = pd.read_csv("pos.csv",dtype=object)
pos_master['customer_code'].head()

実行結果は以下です。

クリワン

やった！顧客コードのfloat型が修正できた

まとめ

IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 

今回はastypeで変換を試みた際に、上記のエラーが発生した際に、

簡単に解決できる手順をご紹介しました。

簡易的な方法ですが、ぜひ参考にしてみてください。