Pandasql:Python int太大，无法转换为SQLite整数

在运行代码时，我遇到了以下“Python int太大，无法转换为SQLite INTEGER”错误。我是psql的初学者

代码：

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错误必须与聚合一起出现。如何解决错误？任何帮助都将不胜感激。

我认为这意味着您有一个溢出错误，因此它破坏了int的边界。

这似乎是df1中的数据类型的问题。如果你跑

df1.info()

您可能会看到一些数值的类型是

Int64

；如果是这种情况，那么可以将这些值转换为较小的整数（前提是这些值适合新的数据类型）。为了转换为更小的整数，您可能需要执行以下操作：

df1["Utilized_FVO"] = df["Utilized_FVO"].astype(np.int8)
df1["UP_Generation"] = df["UP_Generation"].astype(np.int8)

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做了一个df1['Useded_FVO'].dtypes和df1['UP_Generation'].dtypes都返回为dtype（'float64'）我认为这里可能还有其他问题，我从查询中删除了'sum（Useded_FVO）作为FVO'和'avg（UP_Generation）作为UP_Gen'行。仍然有相同的错误。什么类型是UP_cust_num？它是dtype（'O'）我无法发布数据帧的示例，因为它包含客户端信息。你是对的，这是一个数据问题。通过将excel文件保存为.csv并通过read_csv将其读入pandas，我能够克服这个问题。

df1["Utilized_FVO"] = df["Utilized_FVO"].astype(np.int8)
df1["UP_Generation"] = df["UP_Generation"].astype(np.int8)