Question

我有一个包含多个年份列的数据框。

df_all = pd.read_csv('../filename.csv', header=2, skiprows= range(38,120), 
                     encoding = "ISO-8859-1")

    Code    Persons    1981    1982        1983      1984        1985 ....
    S002    Angus      5,180   46,650      5,568     265,708     344,500

我想将年份列（1981 年到 2020 年）的数据从“object”转换为“int64”。

我试过了

df_all['1981'] = df_all['1981'].apply(np.int64)

df_all['1981'] = df_all['1981'].astype('int64')

导致 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '5,180'

和

int(df_all['1981'])
TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>

float(int(df_all['1981'])
TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

所以我不知道为什么它甚至对单列也不起作用？

另外，有没有办法一次使用 cols=df_all.loc[:, '1981':'2019']?

Answer 1

尝试使用 replace()：

df_all['1981'] = df_all['1981'].replace(',','',regex=True)

现在尝试使用 astype() 方法：

df_all['1981'] = df_all['1981'].astype('int64')

如果要转换多列，则：

df[df.columns[2:]]=df[df.columns[2:]].replace(',','',regex=True).astype('int64')

如何在熊猫数据框中将多列从字符串转换为整数？

1 个答案: