大熊猫无效字面长（）基数为10的错误

Question

我试图做的事：df['Num_Detections'] = df['Num_Detections'].astype(int)

，我得到以下错误：

ValueError: invalid literal for long() with base 10: '12.0'

我的数据外表看起来如下：

>>> df['Num_Detections'].head() 
Out[6]: 
sku_name 
DOBRIY MORS GRAPE-CRANBERRY-RASBERRY 1L  12.0 
AQUAMINERALE 5.0L       9.0 
DOBRIY PINEAPPLE 1.5L      2.0 
FRUKT.SAD APPLE 0.95L      154.0 
DOBRIY PEACH-APPLE 0.33L     71.0 
Name: Num_Detections, dtype: object 

任何想法如何正确地进行转换？

感谢您的帮助。

Answer 1

有一些值，它不能被转换成int。

您可以使用to_numeric并获得NaN这里是有问题的值：

df['Num_Detections'] = pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce') 

如果需要检查行有问题的值，用面膜使用boolean indexing与isnull：

print (df[ pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce').isnull()]) 

样品：

df = pd.DataFrame({'Num_Detections':[1,2,'a1']}) 

print (df) 
    Num_Detections 
0    1 
1    2 
2    a1 

print (df[ pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce').isnull()]) 
    Num_Detections 
2    a1 

df['Num_Detections'] = pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce') 
print (df) 
    Num_Detections 
0    1.0 
1    2.0 
2    NaN