尝试在编码后转换为整数，但它们是对象，所以我首先将它们转换为字符串
train_df["labels"] = train_df["labels"].astype(str).astype(int)
我收到了这个错误
以 10 为基数的 int() 的无效文字：'[0, 1, 0, 0]
数据集中的一行示例是
text labels
[word1,word2,word3,word4] [1,0,1,0]
【问题讨论】：
标签： python pandas dataframe bert-language-model
因为train_df["labels"].astype(str)之后，这个Series变成了Series of lists，所以不能将list转换成type int。
如果train_df["labels"] 中的每个元素都是list 类型，你可以这样做：
train_df["labels"].apply(lambda x: [int(el) for el in x])
如果是str类型，你可以这样做：
train_df["labels"].apply(lambda x: [int(el) for el in x.strip("[]").split(",")])
您大概想训练一些模型，但您不能使用 pd.Series 列表来完成它。您需要将其转换为 DataFrame。如果不查看超过 1 行数据，我无法说出如何做到这一点。
【讨论】：
从外观上看，您的问题是因为表示为字符串的数字可能是浮点数。如果这是问题，那么下面应该解决它：
train_df["labels"] = train_df["labels"].astype(str).astype(float).astype(int)
（在 Python 中，您不能将浮点数的字符串表示形式转换为 int 类型。）
从错误中，我怀疑您的字符串实际上包含括号和逗号（从问题中并不清楚）。如果是这种情况，您需要告诉 Python 如何处理它们。例如，如果 train_df["labels"] 等于 "[1,0,1,0]" 那么你可以在下面使用：
train_df_labels = [int(label) for label in train_df["labels"][1:-1].split(',').strip()]
#first getting rid of the brackets in the string,
#then splitting the string at commas and getting rid of the spaces,
#finally, converting values to int type one by one and making a list out of them
【讨论】：