Python pandas - ValueError：int() 以 10 为底的无效文字：答案

【问题标题】：Python pandas - ValueError: invalid literal for int() with base 10:Python pandas - ValueError：int() 以 10 为底的无效文字：
【发布时间】：2021-12-15 18:18:49
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列名为 year 的对象格式。我想将对象转换为 int 但我有这个错误：

ValueError: int() 以 10 为底的无效文字：'2021.0'

这是我的代码： data_h_df['year'].astype(str).astype(int)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

先转换成浮点数，再转换成整数：

data_h_df['year'].astype(float).astype(int)

如果有NaNs，则使用Int64 表示带有NaNs 的整数：

data_h_df['year'].astype(float).astype('Int64')

【讨论】：

谢谢你的回答，我试过了，但我有这个错误：ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer
@Data_ing - 答案已编辑。
谢谢，我试过data_h_df['year'].astype(float).astype('Int64')，它工作正常。

【解决方案2】：

将“忽略”分配给“错误”参数。

>>> data_h_df['year'].astype(float).astype(int, errors='ignore')
>>> data_h_df['year']
0    2021.0
1    2022.0
2       NaN
3       2.0
dtype: float64

【讨论】：