＆＃39;＆GT;＆＃39; ＆＃39; str＆＃39;的实例之间不支持和＆＃39; int＆＃39;

Question

我遇到了错误

  

＆＃39;＆GT;＆＃39; ＆＃39; str＆＃39;的实例之间不支持和＆＃39; int＆＃39;

尝试在Pandas数据框中打印以下行时

print (survey_df_clean.shape)
print (survey_df_clean[survey_df_clean['text']>30].shape)

我是否应该尝试将它们转换为int以及在此语句中如何工作？

Answer 1

此消息表明，您尝试将字符串对象（int）与整数（survey_df_clean['text'] ）进行比较。 表达式

30

可能会返回一个字符串。因此，您无法直接将其与数字pandas.Series.str.len()进行比较。如果您想比较条目的长度，可以使用pandas.to_numeric操作，因为您可以看到cycle。

如果此字段应该包含整数，您可以使用here方法（str）将其从int投射到<input type="file" accept="image/*" id="imguploader"> 。

Answer 2

首先请确保Survey_df_clean ['text']的所有值都相同，如果要转换为数字，请执行以下操作：

.key

然后执行

https://myproject.com/

Answer 3

survey_df_clean['text']在某些位置可能具有NAN或str值。 找出：

survey_df_clean['text'].isnull().sum()

如果是，请先照顾好他们，然后申请

print (survey_df_clean[survey_df_clean['text']>30].shape)

Answer 4

这是因为“文本”列中的值属于str类型，并且您正在将str与int进行比较。 您可以快速检查一下“文本”列的类型。

print(type(survey_df_clean['text'][:1][0]))

为进行比较，您可以按照以下步骤进行操作

survey_df_clean[survey_df_clean['text'].astype(int)>30]

Answer 5

尝试使用该条件时，我有相同的错误消息。令我着迷的是，同一命令已在另一台笔记本电脑上正确运行。

不同之处在于我读取csv文件的方式。这是一件麻烦事：

df=pd.read_csv('data.csv')

当我输入十进制参数时，它起作用了：

df=pd.read_csv('data.csv', decimal=',')

很显然，这取决于数据的组织方式。 ;）