如何在不使用异常的情况下解决 ValueError dtype答案

【问题标题】：How Can I Solve ValueError dtype Without Using An Exception如何在不使用异常的情况下解决 ValueError dtype
【发布时间】：2021-12-19 23:57:52
【问题描述】：

我正在开发一个程序，该程序应该根据年龄将员工工资更新 %5 和 %10：

import csv
infile = open('employee.csv')
csvreader = csv.reader(infile)

rows = []
for row in csvreader:
  rows.append(row)

for i in rows:
  if(int(i[2]) < 40):      #LINE CAUSING A PROBLEM
    i[3] = round((1.05 * float(i[3])) , 2)
  else:
    i[3] = round((1.10 * float(i[3])) , 2)

print('\n\nList after updation:')
#loop print the data on the compile
for row in rows:
  print(row)

#open file and write the updated data
with open('employeeUpdate.csv', 'w', encoding='UTF8', newline='') as f:
  writer = csv.writer(f)
  for row in rows:
    writer.writerow(row)

当我运行它时，我收到以下错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
---> 23   if(int(i[2]) < 40):
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'age'

数据样本：

ID   employee name   age   salary
1    Sara Wales      33    60994
2    John Smith      42    78399
3    Michael Ousley  22    58000
4    Rami Elliot     50    88382

我仔细检查了数据类型，它是一个整数-->('age', dtype('int64'))

我尝试了with open ('employee.csv', r) as infile 并将问题行更改为if int(float(i[2]) < 40):，但它们都不起作用。它说不能将字符串转换为浮点数。我不知道它为什么将整数读取为字符串。

但是当我添加这样的异常时：

for i in rows:
  try:
    if (int(i[2]) < 40):
        i[3] = round((1.05 * int(i[3])) , 2)
    else:
        i[3] = round((1.10 * int(i[3])) , 2)
  except ValueError:
        print("")

它有效，所以我的问题是为什么它只在例外情况下有效！有没有办法在没有例外的情况下完成它？

【问题讨论】：

从错误看来您在 i[2] 处获取字符串，您能否也发布示例输入
@RoboC：你有什么理由不考虑使用 pandas 吗？这将使这变得容易得多，您能否发布一个小样本
请分享一些关于 employee.csv 的信息，它可能是一些被 try/except 跳过的信息（也许你有标题或其他东西）
@Hackaholic 我添加了示例
@UGuntupalli 没有不使用熊猫的具体原因，我就是这样做的。我添加了一个 csv 文件的样本

标签： python python-3.x csv valueerror

【解决方案1】：

由于csv.reader() 连续读取流直到EOF，它没有标题行的概念。对于rows 的第一次迭代，i 将始终是字符串标题行。而您正在尝试将文本“age”转换为 int，这会使 Python 出错。

您的 try-except 有效，因为它只是掩盖了从第一行引发的错误并改为打印一个空行。

要修复它，只需从文件中跳过一行以不包含标题行，或者在进行 int 转换时跳过第一次迭代。

with open('employee.csv') as infile:
    infile.readline()
    csvreader = csv.reader(infile)
    # do stuff with csvreader

在处理大型数据集和进行复杂的数据操作时，请考虑使用 pandas 库。此处描述的问题和 dtype 转换将由 pandas 自动处理。

【讨论】：