尝试将对象转换为数字时出现问题

Question

我是 python 新手，所以对任何高级的 dum qa 表示歉意， 我想将 csv 作为数据框导入 pandas，做一些“df.groupby”（基于“mean”），并与其他数据框合并， 问题是“平均值”的值被视为一个对象： 植物对象 组件 int64 PerUnitPrice 对象 >> 这就是我所说的 数据类型：对象 Traceback（最近一次调用最后一次）：

我确实尝试使用 '.astype(float)' 进行转换 - 出现错误 与 ： price_['PerUnitPrice'] = pd.to_numeric(price_['PerUnitPrice'],errors='coerce') 部分起作用->>它将所有大于999的值设置为Nan，至少我认为它是这样做的

这是我正在导入的 csv 中的一些行：

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csv lines

Answer 1

从 .csv 读入数据似乎有问题。查看您共享的 .csv 图像，PerUnitPrice 列中有千个分隔符（逗号）（这导致该列被错误地解析）。

在您的pd.read_csv 调用中，设置thousands=True，并使用字典指定dtype，如the documentation for read_csv。在你的情况下，我想你会想要使用{'Plant' : str, 'Component' : str, 'PerUnitPrice' : float}。

调试此类问题的技巧是使用pd.DataFrame 中的the info() method 来检查DataFrame 的dtypes、大小和非空值。