Python 3.x 无法使用Numpy将对象转换为np.int64

我有一个包含3列的数据框，数据类型如下：

df.info()
tconst       object
directors    object
writers      object

请参见数据本身：

现在，我必须将列tconst更改为dtype:int64。我尝试了此代码，但它引发了一个错误：

df = pd.read_csv('title.crew.tsv',
                   header=None,sep='\t', 
                   encoding= 'latin1',
                   names = ['tconst', 'directors','writers'], 
                   dtype={'tconst': np.int64,'directors':np.int64})

错误1:ValueError:以10为基数的int（）的文本无效：“tconst”
错误：类型错误：无法根据“安全”规则将数组从dtype（'O'）强制转换为dtype（'int64'）

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这里出了什么问题？

在我看来，这里的问题是参数

header=None

，用于读取没有

csv

header的

文件

解决方案是删除它，因为文件中是第一行标题，它转换为
DataFrame
的列名：

df = pd.read_csv('title.crew.tsv',
                   sep='\t', 
                   encoding= 'latin1')

另一个问题是列中的
tt
和
nm
前缀，因此无法转换为整数

解决办法是：

df['tconst'] = df['tconst'].str[2:].astype(int)

我们需要您的csv数据样本来帮助您。@Tomothy32抱歉，我刚刚添加了它。我在tsv显示中没有看到任何整数。所有数字前面都有字母“tt”和“nm”。它们是数据帧中的
对象
，因为它们是作为字符串加载的。它们无法转换为整数，至少不能转换为当前形式。我只是删除了header=None并重新运行了它。然而，不幸的是，同样的错误。@Tini-数据是否保密？@Tini-是否可以共享它或添加下载链接？@Tini-在某些行中有多个值，用
，
分隔，例如第
8行中的
Is
nm0005690，nm0374658
。是否需要在数据中创建2行
tt0000007 nm0374658\N
和
tt0000007 nm0005690\N
？