pandas to_numeric 无法将字符串值转换为整数答案

【问题标题】：pandas to_numeric couldn't convert string values to integerspandas to_numeric 无法将字符串值转换为整数
【发布时间】：2018-01-23 14:08:37
【问题描述】：

我正在尝试使用pandas.to_numeric 将系列转换为ints。

df['numeric_col'] = pd.to_numeric(df['numeric_col'], errors='raise')

我遇到了错误，

Traceback (most recent call last):
  File "/home/user_name/script.py", line 86, in execute
data = module(**module_args).execute(data)
  File "/home/user_name/script.py", line 62, in execute
invoices['numeric_invoice_no'] = pd.to_numeric(invoices['numeric_invoice_no'], errors='raise')
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/tools/numeric.py", line 126, in to_numeric
coerce_numeric=coerce_numeric)
  File "pandas/_libs/src/inference.pyx", line 1052, in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric (pandas/_libs/lib.c:56638)
ValueError: Integer out of range. at position 106759

如果我改成，

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

numeric_col 中的值不会转换为ints，即它们仍然是strings。

如果我改成，

df['numeric_col'] = df['numeric_col'].astype(int)

我有错误，

OverflowError: Python int too large to convert to C long

所以我必须把它改成，

df['numeric_col'] = df['numeric_col'].astype(float)

然后没有产生错误。

系列的大小约为994572，列中的字符串如52333612273、56032860或02031757。

我想知道这里的to_numeric 和astype 有什么问题。

我在Linux mint 18.1 64-bit 上运行Python 3.5。

【问题讨论】：

您的某些值超出了 64 位整数的限制，因此会出现错误。你打算用这些值做什么
@EdChum 我打算做一些简单的算术运算，所以转换为float 也可以，但只是想知道为什么转换int 不起作用。
您的值是否超过了64-bit int 的数值限制？
通过np.finfo('float64').max 和np.iinfo('int64').max 检查最大值。整数的最大值要小得多。
@EdChum 只是不清楚是哪个值，有没有办法排除超出限制的值，或者定位到值，它在哪里

标签： python-3.x pandas numpy dataframe series

【解决方案1】：

也许您的数字字符串值中有一个逗号（，），或者您的数据框的列中仍然有一个空值（NaN），因此请尝试使用空格替换逗号 .replace() 方法然后删除或填写 Null 值 .fillna() 或 .replace 或 .dropna()

使用前 df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype(int)

【讨论】：

如果您需要来自 OP 的更多详细信息，您可以随时在问题的 cmets 中询问他们