pandas 中 df.astype 类型转换报错及正确用法
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍 pandas 中使用 astype 进行强制类型转换时，直接转换含小数的字符串为 int 会引发 ValueError。通过先转为 float 再转 int 的两步法，可正确实现从字符串到整数的转换，避免特殊字符报错。
pandas 类型转换报错示例
直接查看代码示例。
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime
filename='sitka_weather_2014.csv'
df=pd.read_csv(filename)
print(df.dtypes)
df[' Min Humidity']=df[' Min Humidity'].astype('float64')
df=df.astype({'Max Humidity':'float64','Max Dew PointF':'float64'})
print('*'*44)
print(df.dtypes)
补充知识：Python pandas 转换数据类型 astype(int) 报错问题
相关代码如下：
解决 astype 转换整数报错的方法
import pandas as pd
a = pd.Series([‘1.11',‘2.22'])
print(a)
a = a.astype(int)
print(a)执行后出现报错信息。
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘1.11'
修正后的代码如下：
import pandas as pd
a = pd.Series([‘1.11',‘2.22'])
print(a)
a = a.astype(float).astype(int)
print(a)运行结果如下：
0 1.11 1 2.22 dtype: object 0 1 1 2 dtype: int32
报错原因分析：
直接使用 astype(int) 将字符串转换为整型时，字符串中的小数点被视为非法字符，从而导致转换失败。
正确的做法是先转换为浮点型数据，astype(int) 随后会将数值作为数字进行转换，从而成功得到整型结果。
以上关于 pandas 强制类型转换 df.astype 的实例分享完毕，希望能为读者提供参考，欢迎继续支持本站。
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