无法在 Python 3.0 中将“str”转换为数值

问题描述

我是一个新的 Python 编码员，对我来说太赤裸裸了。我想将某些列从“str”转换为“int”或“float”。但是，无论我对列应用什么代码（pd.to_numerical、astype(int) 等），它总是给我错误或数字仍然显示为“str”。这是我要使用的 I 代码类型的示例：

data = pd.read_csv('...xyz')

cols = data.columns[7:13]
for i in cols:
data[i] = data[i].str.strip()
data[i] = data[i].apply(pd.to_numeric,errors='coerse').fillna(0) -->This code gives me "ValueError: invalid error value specified"

data[i] = data[i].astype('float64') -->This code gives me "ValueError: Could not convert string to float: '77,830'"

data[i] = data[i].astype(int) -->This code gives me "ValueError: cannot convert float NaN to integer"

起初，我认为这是数字中的空格问题，但即使我去掉它们，问题仍然存在。我错过了什么？？？任何建议将不胜感激！

解决方法

在第一次尝试时，errors='coerse' 应该是 errors='coerce'。其他人可能会失败，因为数字字符串中包含逗号。

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谢谢大家的回答！他们 defo 引导我找到解决方案。 我最终做的是

data = pd.read_csv('...xyz',thousands=',')

有趣的是，修复了我想要修复的 4 列中的 2 列，因为它没有将逗号识别为千位。其余的我做了以下：

cols = data.columns[8:10]

for i in cols:
    data[i] = data[i].str.replace(',','')
    data[i] = data[i].str.strip()
    data[i] = data[i].apply(pd.to_numeric,errors='coerce').fillna(0)

'astype' 在这里也不起作用，所以我不得不做 'pd.to_numeric'。