Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('int64') according to the rule 'safe'
时间: 2023-12-13 08:06:11 浏览: 66
这个错误通常是因为你试图将一个包含非数值类型的 NumPy 数组转换为 int64 数组。这可能是由于你的数组包含了非数值类型的元素,例如字符串或对象。你可以尝试将数组转换为 float64 类型,或者检查数组中的元素类型并将其转换为数值类型。以下是一些可能的解决方案:
1. 将数组转换为 float64 类型:
```
arr = arr.astype('float64')
```
2. 检查数组中的元素类型,并将其转换为数值类型:
```
arr = arr.astype('int64', casting='safe')
```
这样会将非数值类型的元素转换为 NaN,如果你需要将其转换为特定的数值,可以使用 `np.nan_to_num()` 函数。
```
arr = np.nan_to_num(arr, nan=0)
```
3. 如果你确定数组中的所有元素都是数值类型,可以直接使用 `np.asarray()` 函数将其转换为数组:
```
arr = np.asarray(arr, dtype='int64')
```
相关问题
Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe'
这个错误通常发生在尝试将浮点数组转换为整数数组时。在 NumPy 中,如果数据类型不兼容,就会出现这个错误。
可能的原因是你在使用某些 NumPy 函数时,没有指定数据类型,导致数据类型不匹配。另外,如果你正在使用 Pandas Dataframe,那么可能是因为你的数据帧中有一些包含浮点值的列,而另一些列包含整数值,因此尝试将整个数据帧转换为整数数组时,就会出现这个错误。
要解决这个问题,你需要确保数据类型匹配。你可以使用 NumPy 中的 astype() 函数将数据类型转换为所需的类型。如果你正在使用 Pandas Dataframe,则可以使用 DataFrame 中的 astype() 函数来转换数据类型。在使用 NumPy 函数时,确保在函数中指定所需的数据类型。
Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
这个错误通常表示你在尝试将一个数据类型为对象(dtype('O'))的数组转换为浮点数类型(dtype('float64'))。根据 "safe" 规则,这种转换是不安全的,因为对象数组可能包含不可转换为浮点数的元素。
要解决这个问题,你可以尝试以下方法之一:
1. 检查数组的数据类型:使用`array.dtype`来确认数组的数据类型。确保数组中的所有元素都是可以转换为浮点数的类型,例如整数或浮点数。
2. 确保数组中没有缺失值或非数值数据:如果数组中包含缺失值(如NaN)或非数值数据(如字符串),则无法将其转换为浮点数。请确保数组中的所有元素都是有效的数值。
3. 使用适当的数据转换函数:如果你确定数组中的元素可以转换为浮点数,可以尝试使用适当的数据转换函数,例如`astype()`函数将数组的数据类型转换为浮点数。例如,可以使用`array.astype(float)`将数组转换为浮点数类型。
希望这些解决方法能帮助你解决问题!如果还有其他疑问,请随时提问。