我得到 ValueError: cannot convert float NaN to integer for following: df = pandas.read_csv('zoom11.csv') df[['x']] = df[['x']].astype(int) “x”是 csv 文件中的一列,我无法在文件中发现任何 浮点NaN ,而且我不明白错误或为什么会得到它。 当我将该列读取为字符串时,它的值如 -1,0...
ValueError: cannot convert float NaN to integer这个错误通常发生在尝试将Python中的float('nan')(即Not a Number,非数字)转换为整数类型时。在Python中,NaN是一个特殊的浮点数值,用于表示某些未定义或不可表示的数值结果,比如0.0除以0.0。由于整数类型无法表示NaN,因此在尝试进行这种转换时会抛出ValueError。
这本身无可厚非,但是空值 NaN 是有类型的,它的类型是浮点数float,按照上文的说法,为了避免数据精度丢失,Pandas 自动将字段中精度低的数值转为精度高的数值,这就导致整个字段中的值都变成了浮点数,同时,与使用 Excel 打开 csv 数据相似,第 2 行中数据值0100也被推测为整数100,只不过由于 Pandas 的字段精度特性...
When collecting numeric input from users, you’ll often need to convert strings to floats and then possibly to integers: user_input = input("Enter a number: ") # "7.85" try: # First convert to float float_number = float(user_input) # Then convert to integer integer_number = int(float...
float 浮点数类型 string 字符串类型 二、加载数据时指定数据类型 最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame...
在上面的示例中,我们定义了一个名为convert_scientific_to_integer()的函数。该函数接受一个科学计数法表示的数字作为参数,并使用float()函数将其转换为浮点数。然后,我们使用int()函数将浮点数转换为整数,并将结果返回。 方法二:使用pandas库 pandas是一个强大的数据分析库,它提供了丰富的数据处理功能。我们可以使...
数值类型包括int和float。 转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。 pandas.to_numeric(arg, errors=‘raise’, downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series ...
在pandas中,当我们尝试将包含NaN值的系列转换为整数时,可以使用如下所示的片段ValueError: cannot convertfloat NaN to integer 我知道NaN值不能转换为整数。但我很好奇在这种情况下抛出的ValueError。它说float NaN不能转 浏览2提问于2018-02-01得票数 16 回答已采纳 ...
ValueError: cannot convertfloatNaN tointeger pandas展示 -- pandas在进行数据展示时,展示所有列pd.set_option('display.max_columns',None) pd.get_option('display.max_rows') pd.get_option('display.max_columns') 重复值和异常值处理 1.重复值: ...
ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['C'].astype(int) ValueError ... ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer >>> df['D'].astype(int) TypeError ... TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object...