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我已经在Pandas中读取了一个SQL查询,并且这些值以dtype’object’形式出现,尽管它们是字符串,日期和整数.我能够将日期’对象’转换为Pandas datetime dtype,但是在尝试转换字符串和整数时遇到错误.
这是一个例子：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_sql_query('select * from my_table', conn)
>>> df
id date purchase
1 abc1 2016-05-22 1
2 abc2 2016-05-29 0
3 abc3 2016-05-22 2
4 abc4 2016-05-22 0
>>> df.dtypes
id object
date object
purchase object
dtype: object
将df [‘date’]转换为datetime有效：
>>> pd.to_datetime(df['date'])
1 2016-05-22
2 2016-05-29
3 2016-05-22
4 2016-05-22
Name: date, dtype: datetime64[ns]
但是在尝试将df [‘purchase’]转换为整数时出错：
>>> df['purchase'].astype(int)
....
pandas/lib.pyx in pandas.lib.astype_intsafe (pandas/lib.c:16667)()
pandas/src/util.pxd in util.set_value_at (pandas/lib.c:67540)()
TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'java.lang.Long'
注意：当我尝试.astype(‘float’)时出现类似的错误
当试图转换为字符串时,似乎没有任何事情发生.
>>> df['id'].apply(str)
1 abc1
2 abc2
3 abc3
4 abc4
Name: id, dtype: object
最佳答案
根据@piRSquared的评论记录对我有用的答案.
我需要先转换为字符串,然后转换为整数.
>>> df['purchase'].astype(str).astype(int)
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