パンダ（）ベース10のエラー

Question

で私がやろうとしています：df['Num_Detections'] = df['Num_Detections'].astype(int)

と私はエラーを以下の取得：

ValueError: invalid literal for long() with base 10: '12.0'

私のデータは、以下のルックスになります：

>>> df['Num_Detections'].head() 
Out[6]: 
sku_name 
DOBRIY MORS GRAPE-CRANBERRY-RASBERRY 1L  12.0 
AQUAMINERALE 5.0L       9.0 
DOBRIY PINEAPPLE 1.5L      2.0 
FRUKT.SAD APPLE 0.95L      154.0 
DOBRIY PEACH-APPLE 0.33L     71.0 
Name: Num_Detections, dtype: object 

を

変換を正しく行うにはどうすればよいですか？

ありがとうございました。

Answer 1

intには変換できない値があります。 isnullとマスクでboolean indexingを使用し、問題のある値を持つ

df['Num_Detections'] = pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce') 

もし必要性のチェックの行：：

print (df[ pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce').isnull()]) 

サンプル：

あなたはto_numericを使用し、問題の価値がどこにあるNaNを得ることができます

df = pd.DataFrame({'Num_Detections':[1,2,'a1']}) 

print (df) 
    Num_Detections 
0    1 
1    2 
2    a1 

print (df[ pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce').isnull()]) 
    Num_Detections 
2    a1 

df['Num_Detections'] = pd.to_numeric(df['Num_Detections'], errors='coerce') 
print (df) 
    Num_Detections 
0    1.0 
1    2.0 
2    NaN