Can'；t将字符串转换为float-Python破折号

我试图在Dash回调中将字符串转换为float，但当我运行代码时，我在Dash应用程序中遇到错误：lati=float（lati[-1]） ValueError:无法将字符串转换为float:'float64）但我在终端中没有收到此错误

首先，我需要做的是提取给定的纬度（和经度）数字。因此，我需要它将其转换为字符串并拆分它，因为我无法找到更好的方法使用pandas从csv文件中获取此数字

输出：

# converting to string:
12    41.6796
Name: latitude, dtype: float64

# splitting:
['12', '', '', '', '41.6796']

# converting to float:
41.6796

这是实际代码：

@app.callback(Output('text-output', 'children'),
    [Input('submit-val', 'n_clicks')],
    [State('search-input', 'value')])
def updateText(n_clicks, searchVar):
    df = pd.read_csv("powerplant.csv")
    df = df[df.name == searchVar]

    # converting to string
    lati = str(df['latitude'])
    longi = str(df['longitude'])

    # splitting it
    lati = lati.split('\n', 1)
    lati = lati[0].split(' ', 4)
    longi = longi.split('\n', 1)
    longi = longi[0].split(' ', 4)

    #converting to float
    lati = float(lati[-1])
    longi = float(longi[-1]) 

实际上，我在其他脚本中测试了这段代码，效果很好。有没有更好的方法来提取纬度和经度数字

数据可以从这里下载，这是一个摘录

country,country_long,name,gppd_idnr,capacity_mw,latitude,longitude,primary_fuel,other_fuel1,other_fuel2,other_fuel3,commissioning_year,owner,source,url,geolocation_source,wepp_id,year_of_capacity_data,generation_gwh_2013,generation_gwh_2014,generation_gwh_2015,generation_gwh_2016,generation_gwh_2017,estimated_generation_gwh
AFG,Afghanistan,Kajaki Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040538,33.0,32.3220,65.1190,Hydro,,,,,,GEODB,http://globalenergyobservatory.org,GEODB,1009793,2017,,,,,,
AFG,Afghanistan,Mahipar Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040541,66.0,34.5560,69.4787,Hydro,,,,,,GEODB,http://globalenergyobservatory.org,GEODB,1009795,2017,,,,,,
ALB,Albania,Shkopet,WRI1002173,24.0,41.6796,19.8305,Hydro,,,,1963.0,,Energy Charter Secretariat,http://www.energycharter.org/fileadmin/DocumentsMedia/IDEER/IDEER-Albania_2013_en.pdf,GEODB,1021238,,,,,,,79.22851153039832
ALB,Albania,Ulez,WRI1002174,25.0,41.6796,19.8936,Hydro,,,,1958.0,,Energy Charter Secretariat,http://www.energycharter.org/fileadmin/DocumentsMedia/IDEER/IDEER-Albania_2013_en.pdf,GEODB,1021241,,,,,,,82.52969951083159

---

您所看到的是一个

pandas.Series

对象，它包含一行数据，您试图切碎它的

\uuu repr\uuu

，以获得值。没有这个必要。我不熟悉plotly的Python版本，但我看到您有一个回调，因此我将其包装到一个函数中（我不确定是否存在找不到名称的情况）：

---

问题在于访问数据帧中的值的方式。Pandas允许您访问数据，而无需解析字符串表示

您可以通过调用

.loc

如果知道只有一个值，可以调用

square

方法

>>> import pandas as pd
>>> from io import StringIO
>>> # data shortened for brievity
>>> df = pd.read_csv(StringIO("""country,country_long,name,gppd_idnr,capacity_mw,latitude,longitude
... AFG,Afghanistan,Kajaki Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040538,33.0,32.3220,65.1190
... AFG,Afghanistan,Mahipar Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040541,66.0,34.5560,69.4787
... ALB,Albania,Shkopet,WRI1002173,24.0,41.6796,19.8305
... ALB,Albania,Ulez,WRI1002174,25.0,41.6796,19.8936"""))
>>> searchVar = "Ulez"
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "latitude"] # here you have a pd.Series
3    41.6796
Name: latitude, dtype: float64
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "latitude"].squeeze() # here you have a scalar
41.6796
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "longitude"].squeeze()
19.8936

---

如果出于某种原因，您有多行具有相同的名称，那么您将返回一个系列，而不是标量。但是，在这种情况下，失败可能是您想要的，而不是传递不明确的数据。

当您运行此代码，但打印

lati[-1]

而不是尝试转换它时，会得到什么结果……输出是什么？你得到的是准确的41.6796还是其他什么？csv rader似乎没有正确转换您的列…您可以从

powerplant.csv

添加一些示例行吗？错误消息表明您最终处理了字符串

Name:latitude，dtype:float64

。你的问题不清楚这是从哪里来的，或者你如何避免它，但也许至少这会让你朝着正确的方向前进。如果您仍然需要帮助，请澄清。你能提供一个显示此问题的CSV片段吗？@yossefaz在提交了发电厂终端的名称后，正在打印正确的数字。@tripleee实际上我去掉了这个部件名：latitude，数据类型：2步后浮动64:

1步：12 41.6796名称：纬度，数据类型：浮动64 2步：['12 41.6796'，'名称：纬度，数据类型：float64']3步：['12'，''，''，''，''，41.6796']4步骤：41.6796

谢谢。它可以工作，但我正在尝试将这些纬度和经度数字转换为float，然后我得到一个类型错误：无法将序列转换为

lati=df.loc[df[“name”]==searchVar，“latitude”].squence（）loni=df.loc[df[“name”]==searchVar，“longitude”].squence（）看起来有几个同名的值。在
squence（）之后
您应该已经有了一个float，除非有几个值，否则您将有一个series是的，这就是我的想法，但这里有一个错误：ValueError：layout.mapbox.center的'lon'属性接收到的'pandas.core.series.series'类型的无效值。接收到的值：series（[]，Name:longitude，dtype:float64）“lon”属性是一个数字，可以指定为：-int或float似乎问题是一个空序列。你确定你的名字在数据框中吗？你需要用函数处理这个问题是的。你是对的。现在它可以按照我的要求工作。非常感谢。祝你愉快！@Michal这一点都不相似。我的代码是自给自足-您只需更改CSV的名称
>>> import pandas as pd
>>> from io import StringIO
>>> # data shortened for brievity
>>> df = pd.read_csv(StringIO("""country,country_long,name,gppd_idnr,capacity_mw,latitude,longitude
... AFG,Afghanistan,Kajaki Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040538,33.0,32.3220,65.1190
... AFG,Afghanistan,Mahipar Hydroelectric Power Plant Afghanistan,GEODB0040541,66.0,34.5560,69.4787
... ALB,Albania,Shkopet,WRI1002173,24.0,41.6796,19.8305
... ALB,Albania,Ulez,WRI1002174,25.0,41.6796,19.8936"""))
>>> searchVar = "Ulez"
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "latitude"] # here you have a pd.Series
3    41.6796
Name: latitude, dtype: float64
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "latitude"].squeeze() # here you have a scalar
41.6796
>>> df.loc[df["name"] == searchVar, "longitude"].squeeze()
19.8936