如何在 pandas 中以10为底的错误修复int()的无效文字 [英] How do I fix invalid literal for int() with base 10 error in pandas
本文介绍了如何在 pandas 中以10为底的错误修复int()的无效文字的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
这是每当我尝试将数据框转换为int时出现的错误.
This is the error that is showing up whenever i try to convert the dataframe to int.
(以10为底的int()的无效文字:'260,327,021'",发生在人口1"索引上"
df中的所有内容都是数字.我认为该错误是由于末尾有多余的引号引起的,但是我该如何解决?
Everything in the df is a number. I assume the error is due to the extra quote at the end but how do i fix it?
推荐答案
我运行此
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,但是它是一个带有逗号的字符串.
I assure you that not everything in your dataframe is a number. It may look like a number, but it is a string with commas in it.
您将要替换逗号,然后转到 int
You'll want to replace your commas and then turn to an int
pd.Series(['260,327,021']).str.replace(',', '').astype(int)
0 260327021
dtype: int64
这篇关于如何在 pandas 中以10为底的错误修复int()的无效文字的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
查看全文