df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '100.0'

根据您提供的代码和报错信息，出现了一个错误：无法将字符串转换为整数。这是由于数据中存在一个字符串"100.0"，无法直接转换为整数。

要解决这个问题，您可以使用浮点数的转换方法，将列的数据类型转换为浮点数，而不是整数。例如：

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(float)  # 将列转换为浮点数类型

df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否')

这样，您可以将列的数据类型转换为浮点数，然后再进行条件判断，避免出现错误。

如果您还有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

相关问题

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '100M'

根据报错信息，看起来问题出现在尝试将字符串 `'100M'` 转换为整数时。这是因为字符串中包含了非数字字符 `'M'`。

要解决这个问题，你可以修改你的代码，先去除 `'M'` 字符再进行转换为整数。你可以使用字符串的 `strip()` 方法去除字符串两端的空格或其他指定字符，然后再使用 `int()` 函数将剩下的部分转换为整数。

以下是修复代码的示例：

values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M']
numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values]

conditions = [
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[0]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 50),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[1]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 30),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[2]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 10),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[3]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 2.5),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[4]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 40),
    (df1.loc[:, '下行带宽'] == numeric_values[5]) & (df1.loc[:, '下行速率'] < 100)
]

choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是']

df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否')

这样，你就可以成功将带有 `'M'` 的字符串转换为整数了。如果你的数据还包含其他单位字符，你可以根据需要进行类似的处理。

如果你还有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个错误通常是由于程序中对变量进行解包操作时，左边的变量数量与右边的值数量不匹配所引起的。在你的代码中，可能是因为 `indices` 这个变量返回的值数量与程序解包的变量数量不匹配所引起的。

为了解决这个问题，你可以尝试使用一个单独的变量来接收 `tree.query()` 函数返回的结果，然后再使用索引来访问其中的元素。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)

tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4

results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
distances = results[0]
indices = results[1]

values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)

df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个修改后的代码会将 `tree.query()` 函数返回的结果存储在 `results` 变量中，然后再使用 `results` 变量来获取 `distances` 和 `indices`。这样就可以避免解包操作出现数量不匹配的问题了。