Python用pandas读取Excel数据后，导入数据库，出现了invalid literal for int() with base 10

这个错误通常是由于Excel表格中某些列的数据类型与数据库中的不匹配所导致的。在导入数据之前，你可以先检查一下Excel表格中每个列的数据类型是否正确，确保与数据库中的数据类型一致。如果数据类型不匹配，可以尝试将Excel表格中的数据类型转换为与数据库中的数据类型一致。例如，如果数据库中某一列的数据类型为整数型，而Excel表格中该列的数据类型为字符串型，可以使用pandas中的astype方法将其转换为整数型，如下所示：

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

另外，如果Excel表格中存在空值，也可能会导致这个错误。在导入数据之前，你可以使用pandas中的fillna方法将空值填充为合适的数值，例如：

df.fillna(0, inplace=True)

如果仍然无法解决问题，可以尝试调整数据库中的数据类型，使其与Excel表格中的数据类型一致。

相关问题

Python导入excel报错invalid literal for int()with base 10

当你使用 Pandas 库导入 Excel 文件时，Pandas 会尝试将 Excel 文件中的每个单元格的值转换为一个 Pandas 支持的数据类型。如果某个单元格包含了非数字字符，而 Pandas 尝试将其转换为整数类型，则会报出 "invalid literal for int() with base 10" 错误。

解决此错误的方法之一是在读取 Excel 文件时指定数据类型。例如，如果你知道 Excel 文件中的所有列都应该是字符串类型，则可以在读取文件时指定列的数据类型：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定数据类型
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', dtype=str)

# 打印 DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们将 `dtype` 参数设置为 "str"，这将导致 Pandas 将 Excel 文件中的所有数据都转换为字符串类型。这样，即使某个单元格包含了非数字字符，Pandas 也不会尝试将其转换为整数类型。

如果你知道 Excel 文件中的某些列应该是整数类型，则可以在读取文件时指定这些列的数据类型。例如，假设你要将第一列和第三列转换为整数类型：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定数据类型
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', dtype={'列名1': int, '列名3': int})

# 打印 DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们将 `dtype` 参数设置为一个字典，其中键是列名，值是该列的数据类型。这将导致 Pandas 将 Excel 文件中的指定列转换为整数类型，而不会尝试将非数字字符转换为整数类型。

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。