Python数据帧：无序类型：str（）>；int（）

我已经下载了《Python for Data Analysis》一书中提到的文件，并且正在浏览第278页中提到的示例FEC数据库。我在运行命令时遇到以下类型错误。我的版本：Python 3.4；熊猫：0.14.0。操作系统：Windows 8

>>> fec=pd.read_csv('c:\python\P00000001-ALL.csv')
>>> (fec.contb_receipt_amt > 0).value_counts()
>>> TypeError: unorderable types: str() > int()

但不仅仅是这个数据集。我使用的任何数据集都有类似的问题。Int（Number）数据类型与其他数据类型一样作为对象导入，当对它们运行任何与数字（>0）的比较时，我会得到上面的错误。你的工作是什么？我尝试使用dtype选项导入，该选项会抛出一个错误，表明int64或Float64不可用。我相信有一个正确的方法。如何使用正确的数据类型加载数据帧

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非常感谢您的帮助。

我因一些日期不一致而出现此错误。我先用改型法解决了这个问题

尝试：

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然后重试计数。

您已经推断出将字符串与int进行比较是无效的，它应该从调用

read\u csv

中推断出数据类型，这有点奇怪，如果您转换类型会发生什么：

fec.contb\u receipt\u amt=fec.contb\u receipt\u amt.astype（np.64）

它能工作吗？我注意到您没有在路径中逃逸斜杠，加载是否正确？请尝试

fec=pd.read\u csv（r'c:\python\p0000001-ALL.csv'）

我刚刚针对github repos测试了您的代码：它工作正常，所以我不知道您的问题是什么，您能发布一个到您的数据的链接，以便我有一个look@EdChum说得对，但也没什么区别，由于

\p

和

\p

都不是有效的转义序列，因此将按原样处理。Ed和团队，非常感谢您的回答。我最初在第一次加载时遇到以下错误。“DtypeWarning:列（6,11,12）具有混合类型。请在导入时指定DtypeOption或设置low_memory=False。”但我忽略了，因为我的amount列是第9列，警告是关于其他列的。我按照建议执行了以下命令>>>fec.contb_receipt_amt=fec.contb_receipt_amt.astype（np.float64），得到了以下错误。。ValueError:无法将字符串转换为浮点：“28-JUN-12”

fec[[contb_receipt_amt]] = fec[[contb_receipt_amt]].astype(str)