weight = int(float(i_list[0].strip())) ValueError: could not convert string to float: '1,000.0'

这个错误是因为字符串中包含了逗号，而Python默认将逗号解释为千位分隔符。要解决这个问题，可以使用字符串的replace()方法将逗号替换为空格，然后再将其转换为浮点数和整数。例如：

i_list = ['1,000.0']
i = int(float(i_list[0].replace(',', '').strip()))
if i >= 68:
    # do something

这样就可以避免出现上述错误，并且将包含逗号的字符串转换为对应的整数。

相关问题

运行os_data_X,os_data_y=os.fit_resample(X_train, y_train) 报错ValueError: could not convert string to float: 'b'

这个错误是因为你的数据中有字符串类型的数据，而 fit_resample 函数只能处理数值类型的数据。你可以通过将字符串数据转换为数值数据来解决这个问题。

一种常用的方法是使用 LabelEncoder 对字符串进行编码，将其转换为数值类型。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 LabelEncoder：

   from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 创建一个 LabelEncoder 对象：

   le = LabelEncoder()

3. 对需要编码的列使用 LabelEncoder 进行编码：

   X_train['column_name'] = le.fit_transform(X_train['column_name'])

这里的 `column_name` 是需要编码的列名。

4. 然后再运行 `fit_resample` 函数即可。

另外，如果你的数据中有多个字符串类型的列，你需要对每一列都进行编码。

t = float(d.strip().split(',')[0]) ValueError: could not convert string to float: '1685085442110 9.956250'

这个错误通常出现在尝试将一个非数字字符串转换为浮点数时。在这个错误信息中，你正在尝试将一个字符串 '1685085442110 9.956250' 转换为浮点数，但这个字符串中包含了空格，这是不被允许的。你需要先将这个字符串按照空格进行分割，然后再提取出其中的浮点数进行转换。你可以使用类似以下的代码来实现：

d = '1685085442110 9.956250'
t = float(d.strip().split()[1])

这个代码会先使用 `strip()` 函数去除字符串两端的空格，然后使用 `split()` 函数按照空格将字符串分割成一个列表，再使用 `[1]` 索引提取列表中的第二个元素（即浮点数），最后使用 `float()` 函数将这个浮点数转换为浮点类型。