try/except 的问题，在可能的情况下尝试将字符串转换为 pandas 数据框中的整数答案

【问题标题】：Issues with try/except, attempting to convert strings to integers in pandas data frame where possibletry/except 的问题，在可能的情况下尝试将字符串转换为 pandas 数据框中的整数
【发布时间】：2017-03-01 07:05:44
【问题描述】：

我创建了一个函数来清除数据框中字符串中的任何 HTML 代码/标签。该函数从数据框中获取每个值，使用 remove_html 函数对其进行清理，并返回一个干净的 df。在将数据帧转换为字符串值并对其进行清理后，我尝试将数据帧中的值尽可能转换回整数。我试过 try/except 但没有得到我想要的结果。这是我目前拥有的：

def clean_df(df):
    df = df.astype(str)
    list_of_columns = list(df.columns)
    for col in list_of_columns:
        column = []
        for row in list(df[col]):
            column.append(remove_html(row))
            try:
                return int(row)
            except ValueError:
                pass

        del df[col]

        df[col] = column

    return df

如果没有 try/except 语句，该函数将返回一个干净的 df，其中整数是字符串。所以它只是 try/except 语句似乎是一个问题。我已经以多种方式尝试了 try/except 语句，但它们都没有返回 df。例如，当前代码返回一个“int”对象。

【问题讨论】：

标签： python pandas try-except

【解决方案1】：

将columm.append 插入try:

for col in list_of_columns:
    column = []
    for row in list(df[col]):
        try:
            column.append(remove_html(row))
        except ValueError:
            pass

    del df[col]

    df[col] = column

return df

【讨论】：

感谢您的帮助。不幸的是，这会返回一个 int 对象而不是 df。
好吧，你把你的代码告诉return int(row)，我把它从你的初始代码中取出来了..

【解决方案2】：

考虑pd.DataFramedf

df = pd.DataFrame(dict(A=[1, '2', '_', '4']))

您想使用函数 pd.to_numeric...
注意
pd.to_numeric 对标量和 pd.Series 进行操作。它不适用于pd.DataFrame
也
使用参数errors='coerce' 获取您可以获取的数字和NaN 其他地方。

pd.to_numeric(df['A'], 'coerce')

0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
Name: A, dtype: float6

或者，在可能的地方获取数字，以及在其他地方已经拥有的数字

pd.to_numeric(df['A'], 'coerce').combine_first(df['A'])

0    1
1    2
2    _
3    4
Name: A, dtype: object

然后您可以将其分配回您的df

df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], 'coerce').combine_first(df['A'])

【讨论】：

【解决方案3】：

像这样工作：

def clean_df(df):
df = df.astype(str)
list_of_columns = list(df.columns)
for col in list_of_columns:
    column = []
    for row in list(df[col]):
        try:
            column.append(int(remove_html(row)))
        except ValueError:
            column.append(remove_html(row))

    del df[col]

    df[col] = column

return df

【讨论】：

【解决方案4】：

在函数中使用 try/except 并将该函数与 DataFrame.applymap() 一起使用

df = pd.DataFrame([['a','b','1'],
                   ['2','c','d'],
                   ['e','3','f']])
def foo(thing):
    try:
        return int(thing)
    except ValueError as e:
        return thing

>>> df[0][2]
'e'
>>> df[0][1]
'2'
>>> df = df.applymap(foo)
>>> df[0][2]
'e'
>>> df[0][1]
2
>>>

【讨论】：