在 pandas 中将数字数据框转换为整数时出错 -- "only integer scalar arrays can be converted to a scalar index"

Question

我有一个大型数据集，我正在尝试将仅包含数字数据的 'object' 列转换为 python/pandas 中的 'integer' 数据类型。对于我尝试的每个代码，我都收到以下错误：

CODE SNIPPET (see below for options I have tried)
PATH/frame.py in __setiten__(self, key, value)
     3482              self._setitem_frame(key, value)
     3483         elif isinstance(key, (Series, np.ndarray, list, Index)):
  -->3484              self._setiten_array(key, value)
     3485         else: 

PATH/frame.py in _setitem_array(self, key, value)
     3507                  raise ValueError("Columns must be same length as key")
     3508              for k1, k2 in zip(key, value.columns):
  -->3509                  self[k1] = value[k2]
     3510           else: 
     3511              indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1)
    
PATH/frame.py in __setitem__(self, key, value)
     3485         else: 
     3486             #set column
  -->3487             self._set_item(key, value)
     3488
     3489    def _setitem_slice(self, key, value):

PATH/frame.py in _set_item(self, key, value)
     3562
     3563     self._ensure_valid_index(value)
  -->3564     value = self._sanitize_column(key, value)
     3565     NDFrame._set_item(self, key, value)

PATH/frame.py in _sanitize_column(self, key, value, broadcast)
     3778     if broadcast and key in self.columns and value.ndim == 1: 
     3780         if not self.columns.is_unique or isinstance(self.columns, MultiIndex):
  -->3781             existing_piece = self[key]
     3782             if isinstance(existing_piece, DataFrame):
     3783                 value = np.tile(value, (len(existing_piece.columns), 1))

PATH/frame.py in __getitem__(self, key)
     2971     if self.columns.nlevels > 1:
     2972          return self.getitem_multilevel(key)
  -->2973     return self.__get_item_cache(key_
     2974
     2975     # Do we have a slicer (on rows)?

PATH/generic.py in _get_item_cache(self, item)
     3268    res = cache.get(item)
     3269    if res is None:
  -->3270         values = self.data.get(item)
     3271         res = self.box_item_values(item, values)
     3272         cache[item] = res

PATH/managers.py in get(self, item)
     958                      raise ValueError("cannot label index with a null key")
     959      
  -->960                return self.iget(loc)
     961          else:
     962
    
PATH/managers.py in iget(self, i)
     975     Otherwise return as a ndarray
     976     """
  -->977     block = self.blocks[self.blknos[i]]
     978     values = block.iget(self._blklocks[i])
     978     if values.ndi != 1:

    TypeError: only integer scalar arrays can be concerted to a scalar index

我试过的，全部回退了（上面的）错误：

df[["column1", "column 2", "column 3", "column 4"]] = df[["column 1", "column 2", "column 3", "column 4"]].apply(pd.to_numeric, errors='raise')

和

df[["column1", "column 2", "column 3", "column 4"]] = df[["column 1", "column 2", "column 3", "column 4"]].apply(pd.to_numeric, errors='raise')

WHERE, df = python 中的数据框名称；第 1 列等 = python

中的列名称

我也试过：

df["column1"] = df["column1"].astype(str).astype(int)

和

df["column1"] = pd.numeric(df["column1"], errors = 'coerce')

这也返回了同样的错误。第一次 post 之后的额外尝试：我也试过了--

def convert_numbers(val):
    """
    Convert number string to integer
    """
    new_val = val
    return int(new_val)

df["column1"].apply(convert_numbers)

再次返回相同的错误。

我仔细检查了数据类型。 df.dtypes 显示我尝试更改为“对象”的列的数据类型，无论我做什么。我仔细检查了代码，有问题的列没有 missing/null 值。我还检查了格式，列完全是数字。一列格式化为三个数字（即 207、710、115），另一列格式化为两个数字（01、02、03），最后一列格式化为五个数字（00001、00002、00003）....

如有任何帮助，我们将不胜感激。如果我找到答案，我会 post 在这里。

Answer 1

试试这个：

for col in ["column1", "column 2", "column 3", "column 4"]:
    # df[col].reshape((1,-1))
    df[col] = [int(n) for n in df[col]]

Answer 2

我找到了答案。问题可能是我正在使用 Oracle 数据库连接，我不确定。如果有人在 Python 中有更简单的方法来做到这一点，我仍然很想听到更多评论，但我是这样做的：

#coerce stores all non-convertible values as NA and ignore keeps original values, so column may have mixed data types. 
df['column names'] = df[['column names']].apply(pd.to_numeric, errors = 'coerce').fillna(df)

请注意，对非数字项目使用强制可能会删除其数据并将其切换为 NA。 :) 这虽然有效！

在 pandas 中将数字数据框转换为整数时出错 -- "only integer scalar arrays can be converted to a scalar index"

Errors in converting numeric data frame to integer in pandas -- "only integer scalar arrays can be converted to a scalar index"

python

pandas

dataframe

typeerror

scalar