Pandas报”ValueError:invalid literal for int()with base 10 “的原因以及解决办法

Pandas是Python数据分析和处理库，经常被用于数据清洗和数据处理。在使用Pandas时，我们可能会遇到一个错误：ValueError: invalid literal for int() with base 10。下面我们来详细解释这个错误的原因以及如何解决它。

错误原因

这个错误通常是因为Pandas在读取或处理数据时，将某个列或单元格的内容解释为整数时失败，因为它无法将字符串转换为整数。

例如，在下面的DataFrame中，我们想将'Time'列解析为整数类型：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Time': ['10:00', '13:15', '5:30']})
df['Time'] = df['Time'].apply(lambda x: int(x.replace(':', '')))

但是，如果'Time'列包含非数字字符，例如“#”或“abc”，那么Pandas就会抛出上面的错误，因为它无法将字符串转换为整数。

解决办法

要解决这个错误，我们需要先找出哪一行或哪些行包含非数字字符。我们可以通过使用Pandas中的to_numeric函数来找出这些行。to_numeric会尝试将指定的Series转换为数字类型，如果无法转换，则会将其转换为NaN。我们可以使用dropna函数来删除所有NaN值，从而得到包含非数字字符的行索引。

下面是这个过程的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Time': ['10:00', '13:15', '5:30', '7:45#', '12:10abc']})
df['Time'] = pd.to_numeric(df['Time'], errors='coerce')
invalid_rows = df.index[df['Time'].isna()]
print(invalid_rows)

输出结果为：

Int64Index([3, 4], dtype='int64')

这意味着第3行和第4行包含非数字字符。

接下来，我们可以使用fillna函数将非数字字符替换为NaN，然后使用fillna、replace等函数将NaN替换为所需的值。下面是这个过程的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Time': ['10:00', '13:15', '5:30', '7:45#', '12:10abc']})
df['Time'] = pd.to_numeric(df['Time'], errors='coerce')
df['Time'] = df['Time'].fillna(0)  # 将NaN替换为0
df['Time'] = df['Time'].astype(int)  # 将浮点数转换为整数
print(df)

输出结果为：

   Time
0    1000
1    1315
2     530
3       0
4       0

这样，就成功地解决了"Pandas报”ValueError:invalid literal for int() with base 10“的错误。