如何在Python/Pandas中处理许多不同类型的valueError结果？

我试图从一个输入中提取一个值，这个值是

脏的

，有很多可能

输入是一个具有多种可能类型的系列，例如：

“8673331000”、“8673331000”、“8673331000”、8673331000、18673331000、8673331000.0、NaN、“867B31000”

在前5个案例中，我正在寻找

867333

，采用

int

格式。我想报告的最后两个案例

未知

或类似情况

我一直在使用try/except，但是有许多不同类型的

ValueError

报告

现在我正在使用：

*try:
    val = int(number)
except ValueError as ve:
    if (number[len(number)-1]=="'"):
        val = int(number[0:len(number)-2])
    else:
        val = int(float(number))*

此

except

子句处理输入只有一个引号的情况，但不处理

NaN

情况

---

谢谢您的想法。

如果输入已经是pandas系列，您可以使用

pandas.to\u numeric（您的\u系列\u数据，errors='concurve'）。fillna（-9999）。astype（int）

您可以直接使用此系列的值，而不必使用try/except将它们强制为整数

在pandas中，整数不能表示为NaN，因此在本例中，它们被替换为-9999。当您从序列中提取值时，如果它与-9999匹配，您可以将其设置为“无”，或者为缺少的值设置代码应该具有的任何值

如果您的输入值是字符串，它们可能被强制为NaN而不是整数，例如

data=StringIO('''Values
,8673331000
,"8673331000"
,\'8673331000\'
,18673331000
,8673331000.0
,NaN
,867B331000
''')
df = pd.read_csv(data, sep=",")

当使用

pd.to_numeric（df.iloc[：，0]，errors='improve'）.fillna（-9999）.astype（int）

时，第三个值将以NaN结尾。在这种情况下，我建议从输入数据中删除所有“或”

---

希望能有所帮助！

最后，我决定使用正则表达式创建一个精心设计的if/elif子句。我怀疑嵌套的try/except会起作用。但是，考虑到valueError可能由许多不同的可能性导致，我坚持使用前者

这里是我登陆的地方，为了简单起见做了一些编辑

def get_代码（输入，记录器）： #获取原始输入的整数形式，该形式可以是 #整数、浮点、字符串（例如8673341000、18673341000、“8673341000”， #“8673341000”，“8673341000”，“867BBA1000”，8673341000.0，南 #如果提供了难以辨认的输入，则返回“未知”

import re
import math
import numpy as np

val = "Unknown"

if (type(input)==int):
    val = input

elif(type(input)==float):
    #could be NaN or a float (e.g. 100.0, but not 1.0e+10)
    try:
        val= int(input)
    except:
        val="Unknown"

elif(type(input)==str):
    if (input[len(input)-1]=="'"):
        val = int(input[0:len(input)-1])
    elif (re.match('^[0-9]+$', input)):
        #input contains only digits
        val = int(input)
    elif ((re.match('\s+\d+\s+', input)) or (re.match('\s+\d+', input)) or (re.match('\d+\s+', input))):
        #leading or trailing spaces
        input = input.strip()
        val=int(input)
    else:
        return "Unknown"
elif(type(np.float64(input).item())==float):
    #Input is of the form 1.416441e+10

    val = int(input)


else:
    logger.warning("Unknown Input type for get_NPANXX() ... input:" , input)
    logger.warning(type(input))
    return val #E.g. "Unknown Input"

#...more processing once val is in integer form
return

---

您是说要为不同的异常添加另一个

except

子句吗？只需添加另一个

except

子句，就像

ValueError

子句一样。或者您可以将

else

子句添加到

try

stmt中，请参阅

import re
import math
import numpy as np

val = "Unknown"

if (type(input)==int):
    val = input

elif(type(input)==float):
    #could be NaN or a float (e.g. 100.0, but not 1.0e+10)
    try:
        val= int(input)
    except:
        val="Unknown"

elif(type(input)==str):
    if (input[len(input)-1]=="'"):
        val = int(input[0:len(input)-1])
    elif (re.match('^[0-9]+$', input)):
        #input contains only digits
        val = int(input)
    elif ((re.match('\s+\d+\s+', input)) or (re.match('\s+\d+', input)) or (re.match('\d+\s+', input))):
        #leading or trailing spaces
        input = input.strip()
        val=int(input)
    else:
        return "Unknown"
elif(type(np.float64(input).item())==float):
    #Input is of the form 1.416441e+10

    val = int(input)


else:
    logger.warning("Unknown Input type for get_NPANXX() ... input:" , input)
    logger.warning(type(input))
    return val #E.g. "Unknown Input"

#...more processing once val is in integer form
return