Python TypeError:将对象转换为数字时未调整大小的对象的len（）

我正在处理一个数据帧，其列的形式如下：

allHoldingsFund['ratioBest']

Out[72]: 
65357                     0.0
65371                     0.0
65394       2.396777442094666
65397                     0.0
65433      0.0167993412023058
65462                     0.0
65560                     0.0
Name: ratioBest, Length: 1664, dtype: object

该列是一个对象，我通常使用

allHoldingsFund['ratioBest']=pd将该对象转换为数值。to_numeric（allHoldingsFund['ratioBest']）

但是，当我这样做时，我会得到一个我无法解决的错误：

pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'])
Traceback (most recent call last):
  File "/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2910, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-71-6f0ccaf63f24>", line 1, in <module>
    pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'])
  File "/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/tools/numeric.py", line 133, in to_numeric
    coerce_numeric=coerce_numeric)
  File "pandas/_libs/src/inference.pyx", line 1111, in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric
TypeError: len() of unsized object

pd.to_numeric（allHoldingsFund['ratioBest']）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site packages/IPython/core/interactiveshell.py”，第2910行，运行代码
exec（代码对象、self.user\u全局、self.user\n）
文件“”，第1行，在
pd.to_numeric（allHoldingsFund['ratioBest']）
文件“/apps/qtrinst/install/python/anaconda/envs/sx_anaconda/lib/python3.5/site packages/pandas/core/tools/numeric.py”，第133行，输入到数值
强制\u数值=强制\u数值）
pandas.\u libs.lib.maybe\u convert\u numeric文件“pandas/_libs/src/expression.pyx”，第1111行
TypeError:未调整大小的对象的len（）

---

我该如何解决这个问题呢？

对于我来说，使用nice参数

errors='concurve'

将no numeric转换为

NaN

s：

allHoldingsFund = pd.DataFrame({'ratioBest':[['123'], '123', 'aaa']})

allHoldingsFund['ratioBest'] = pd.to_numeric(allHoldingsFund['ratioBest'], errors='coerce')
print (allHoldingsFund)
   ratioBest
0        NaN
1      123.0
2        NaN

print (allHoldingsFund['ratioBest'].dtypes)
float64

---

函数

to_numeric

将参数转换为数字类型。

---

只有在计算

int

值的

len（）

之类的值时，才会出现未调整大小对象的

len（）错误。因此，对您的错误的唯一解释是，无论您将列存储在什么数据结构中，它的部分或全部已经以
float
的形式存储，因为pandas正在尝试查找其长度并获取上述错误。
如何工作
allHoldingsFund['ratioBest']=pd.to_numeric（allHoldingsFund['ratioBest']，errors='compresse'）
？@jezrael谢谢。它工作得很好。然而，它仍然是一个对象。它没有转换为浮动，这使得该列不能用于其他目的SSO
print（allHoldingsFund['ratioBest'].dtype）
再次返回
object
？yes
print（allHoldingsFund['ratioBest'].dtype）object
我还可以从这个不起作用的操作中分辨出来
np.where（allHoldingsFund['ratioBest']>1,1,0）
对我来说，它工作得很好我不同意，因为如果只浮动，那么OP应该得到
Name:ratioBest，Length:1664，dtype:float64
，而不是
Name:ratioBest，Length:1664，dtype:object
，如果只浮动
pd.\u numeric
工作得很好。在我看来，这似乎是个错误。
allHoldingsFund['ratioBest']
列是使用np.where创建的。基本上，如果值存在，那么我取这些值的比率，如果它们不存在，我只是将比率设置为零
allHoldingsFund['ratioBest']=np.where（如果存在值，则取比率0）
@jezrael为什么会出现错误？@SBad-因为出现了奇怪的错误。我的解决方案不起作用？我的答案完全基于堆栈跟踪，这就是你的问题：
我只是将比率设置为零。
。Pandas绝对是在尝试查找每个元素的长度，这就是您尝试查找
int 0
的长度时所导致的错误。试着让它成为
'0'
，你就可以开始了。