运行环境：

python 3.6.6
pandas 1.1.2
window10

问题描述：

使用pandas的astype()方法的时候报错
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not ‘NoneType’

df['store_rank'] = df['store_rank'].astype(int)

原因分析：

'store_rank’这一列里面有空数据(NaN)，导致转为int类型的时候报错

解决方案：

使用pandas.to_numeric()方法，改方法里面有个errors 参数，可以选择处理数据发生异常时候的处理方法
以下是errors参数的三个选择，默认为’raise’
errors : {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’
- If ‘raise’, then invalid parsing will raise an exception.
- If ‘coerce’, then invalid parsing will be set as NaN.
- If ‘ignore’, then invalid parsing will return the input.
‘raise’:无效解析将引发异常
‘coerce’: 无效解析将转为类型
‘ignore’：无效解析返回原来的输入

df['store_rank'] = pandas.to_numeric(df['store_rank'], errors='coerce')