Python 数据帧中的数据类型转换问题

我有一个csv文件，看起来像是从一个！猫

,City,region,Res_Comm,mkt_type,Quradate,National_exp,Alabama_exp,Sales_exp,Inventory_exp,Price_exp,Credit_exp
0,Dothan,South_Central-Montgomery-Auburn-Wiregrass-Dothan,Residential,Rural,2010-01-15,2,2,3,2,3,3
1,Dothan,South_Central-Montgomery-Auburn-Wiregrass-Dothan,Residential,Suburban_Urban,2010-07-15,2,2,3,2,2,2
2,Dothan,South_Central-Montgomery-Auburn-Wiregrass-Dothan,Residential,Suburban_Urban,2011-01-15,2,2,2,2,2,2

当我通过read_csv读取它时，我会得到一个数据帧，所有的…\u exp字段都是一位数，我需要用它做基本的数学运算（当我使用read table和另一个文件变体时，它工作得很好）

但当我做任何数学运算时，我会得到一个类型错误，指示列是字符串，例如：

df['Credit_exp'] = df['Credit_exp']/2
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

我不知道如何将其转换为int？ 我尝试在文件读取选项中指定字段类型，如dtype={'Credit_exp'：np.int32，…，但不喜欢这样 我试着做一个类型转换，比如 df['Credit\u exp']=int（df['Credit\u exp']） 这给了我：

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

因此，我显然遗漏了一些东西…

请尝试以下方法：

df.Credit_exp.astype('int')

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你使用哪个版本的pandas？你的示例对我来说是0.12。否则

df['Credit\u exp']。apply（int）

可以完成这个任务。注意：你的分区将是euclideanOn 12+dev of pandas..所以我会尝试apply（int）我仍然不明白为什么Dtype={对read\u csv不起作用？看起来你的原始数据不干净。“Credit\u exp”列可能包含一些字符串值。请尝试data['Credit\u exp'].astype（'int'）并查看收到的错误消息。df['Credit\u exp']=df['Credit\u exp']。apply（int）为我提供ValueError:int（）的文本无效以10为基数：'\\N'@dartdog:这意味着您的

Credit\u exp

值之一不是一个数字，它看起来像是一个损坏的端点标记。df['Credit\u exp']=df.Credit\u exp.astype（'int'）给我：：：ValueError:long无效文本（）以10为基数：'\\N'这是因为列中的数据不是异常所指示的整数。这可能是文件格式化的原因

df.Credit_exp.astype('int')