Question

我正在处理具有以下形式的列的数据框：

allHoldingsFund ['ratioBest']

Out[72]: 
65357                     0.0
65371                     0.0
65394       2.396777442094666
65397                     0.0
65433      0.0167993412023058
65462                     0.0
65560                     0.0
Name: ratioBest, Length: 1664, dtype: object

该列是一个对象，我通常使用allHoldingsFund['ratioBest']=pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'])

将该对象转换为数值

但是，当我这样做时，出现一个我无法解决的错误：

pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'])
Traceback (most recent call last):
  File "/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2910, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-71-6f0ccaf63f24>", line 1, in <module>
    pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'])
  File "/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/tools/numeric.py", line 133, in to_numeric
    coerce_numeric=coerce_numeric)
  File "pandas/_libs/src/inference.pyx", line 1111, in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric
TypeError: len() of unsized object

请问如何解决此问题？

Answer 1

对我来说，很好的参数errros='coerce'用于将没有数值转换为NaN s：

allHoldingsFund = pd.DataFrame({'ratioBest':[['123'],'123','aaa']})

allHoldingsFund['ratioBest']=pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'], errors='coerce')
print (allHoldingsFund)
   ratioBest
0        NaN
1      123.0
2        NaN

print (allHoldingsFund['ratioBest'].dtypes)
float64

Answer 2

函数to_numeric将参数转换为数字类型。仅当计算类似len() of unsized object的值len()时，您会得到int的错误。因此，对您的错误的唯一解释是您存储该列的任何数据结构，其中的一部分或全部已经以float的形式存储，因为熊猫正试图找到其长度并得到上述错误。

TypeError：将对象转换为数值时未缩放对象的len（）

2 个答案: