Question

尝试使用此处给出的解决方案后失败...我现在提出我的问题：

我有一个从多个txt文件导入的csv，目前dtype在所有列中都是str。为了对我的数据进行排序，我需要一列再次使用int，但转换并不像我希望的那样工作。我正在使用熊猫。我尝试了不同的方法。第一，用转换器加载数据：

df = pd.read_csv('501-1000.csv', sep='\t', header=None, index_col=False, names=cols, usecols=cols,converters={"PY":int})

并使用df["PY"].astype(int)。在这两种情况下，我得到了ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'BA' 由于我读到这与可以转换为整数的值有关，因此我尝试了df.dropna(subset=['PY'])和df["PY"].fillna(0.0).astype(int) 结果没有改变。

关于如何解决这个问题的任何想法？可悲的是，手动检查我的行并不是一个选择 - 在我的测试文件中，也许，但它只是为了做很多数据。尝试转换器时的完整回溯如下：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d5ea8aa389dc> in <module>()
     16 # load data; note dtype not set to str since there appear to be numeric columns
     17 cols = ['TI', 'AB', 'PY', 'DI']
---> 18 df = pd.read_csv('501-1000.csv', sep='\t', header=None, index_col=False, names=cols, usecols=cols,converters={"PY":int})
     19 
     20 # cycle through filename_dict, slice and export to csv

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, escapechar, comment, encoding, dialect, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, skipfooter, skip_footer, doublequote, delim_whitespace, as_recarray, compact_ints, use_unsigned, low_memory, buffer_lines, memory_map, float_precision)
    653                     skip_blank_lines=skip_blank_lines)
    654 
--> 655         return _read(filepath_or_buffer, kwds)
    656 
    657     parser_f.__name__ = name

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds)
    409 
    410     try:
--> 411         data = parser.read(nrows)
    412     finally:
    413         parser.close()

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read(self, nrows)
   1003                 raise ValueError('skipfooter not supported for iteration')
   1004 
-> 1005         ret = self._engine.read(nrows)
   1006 
   1007         if self.options.get('as_recarray'):

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read(self, nrows)
   1746     def read(self, nrows=None):
   1747         try:
-> 1748             data = self._reader.read(nrows)
   1749         except StopIteration:
   1750             if self._first_chunk:

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.read (pandas\_libs\parsers.c:10862)()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory (pandas\_libs\parsers.c:11138)()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows (pandas\_libs\parsers.c:12175)()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_column_data (pandas\_libs\parsers.c:14103)()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers._apply_converter (pandas\_libs\parsers.c:30638)()

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'BA'

如果我错过了某些内容，请告诉我，我对编程都很陌生，这个网站和英语也不是我的第一语言。

Answer 1

您已离场，需要省略converters并使用带有参数errors='coerce'的{{3}}进行转换，而不是将数字转换为NaN s：

df = pd.read_csv('501-1000.csv',
                 sep='\t',
                 header=None, 
                 index_col=False, 
                 names=cols, 
                 usecols=cols)

df["PY"] = pd.to_numeric(df["PY"], errors='coerce').fillna(0.0).astype(int)

csv用于Int错误的文字无效

1 个答案: