如何在pandas中使用base 10错误修复int()的无效文字
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何在pandas中使用base 10错误修复int()的无效文字相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
这是每当我尝试将数据帧转换为int时出现的错误。
(“具有基数10的int()的无效文字:'260,327,021'”,'发生在索引Population1'
df中的所有内容都是数字。我假设错误是由于最后的额外报价,但我该如何解决?
我跑了这个
int('260,327,021')
得到这个
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-448-a3ba7c4bd4fe> in <module>() ----> 1 int('260,327,021') ValueError: invalid literal for int() with base 10: '260,327,021'
我向您保证,数据框中的所有内容都不是数字。它可能看起来像一个数字,但它是一个带逗号的字符串。
你想要替换你的逗号,然后转向int
pd.Series(['260,327,021']).str.replace(',', '').astype(int)
0 260327021
dtype: int64
当字符串是float时,其他人可能会遇到以下问题:
>>> int("34.54545")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '34.54545'
解决方法是首先转换为float,然后转换为int:
>>> int(float("34.54545"))
34
或者特定的熊猫:
df.astype(float).astype(int)
以上是关于如何在pandas中使用base 10错误修复int()的无效文字的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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