pandas读取xlsx文件遇到浮点数invalid literal for int() with base 10: '0.5'

当pandas读取xlsx文件时，如果遇到浮点数，会默认将其转换为整型。如果某个单元格中的值无法被转换为整型，就会出现报错invalid literal for int() with base 10。解决这个问题的方法是在读取xlsx文件时，将浮点数的列的数据类型设置为浮点型。具体操作如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'your_column_name': float})

其中，'your_file.xlsx'是你要读取的xlsx文件名，'your_column_name'是包含浮点数的列的列名。通过将该列的数据类型设置为float，就可以避免出现invalid literal for int() with base 10的报错。

相关问题

pandas 转换数据类型 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '3,305'

当我们在使用 Pandas 进行数据分析时，经常需要对数据类型进行转换。在转换数据类型时，有时会遇到 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '3,305' 这样的错误。这是因为数据中包含了逗号等非数字字符，无法直接转换为整型数据类型。下面是解决该问题的方法：

1. 首先，我们需要将数据中的逗号等非数字字符去掉，可以使用 Pandas 的 str.replace() 方法来实现：

df['col_name'] = df['col_name'].str.replace(',', '')

2. 然后，我们可以使用 Pandas 的 astype() 方法将数据类型转换为整型：

df['col_name'] = df['col_name'].astype(int)

需要注意的是，如果数据中包含空值 NaN，需要先将其填充或删除，否则会出现与上述类似的错误。

invalid literal for int() with base 10: 'Brushingteeth'

invalid literal for int() with base 10: 'Brushingteeth'是一个类型错误，意味着你试图将一个非数字字符串转换为整数。这通常是由于输入数据中包含无效字符或缺失值（如NaN）导致的。要解决此问题，你可以尝试使用try-except语句来捕获异常并处理它们，或者使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值。

1. 你可以尝试使用try-except语句来捕获异常并处理它们，例如：

    try:
        num = int('Brushingteeth')
    except ValueError:
        print('Invalid literal for int() with base 10')

2. 你可以使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值，例如：

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('data.csv')
    df.fillna(0, inplace=True)

3. 你还可以使用正则表达式来删除输入数据中的无效字符，例如：

    import re
    num_str = 'Brushingteeth123'
    num = int(re.sub('[^0-9]', '', num_str))