팬더에 대한 SQL 쿼리를 읽었으며 값이 문자열, 날짜 및 정수 임에도 dtype 'object'로 전달됩니다. 나는 Pandas datetime dtype으로 'object'날짜를 변환 할 수 있지만 문자열과 정수를 변환하려고하면 오류가 발생합니다. 작동하는 날짜에 df['date']
변환Pandas : dtype 'object'를 int로 변환합니다.
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_sql_query('select * from my_table', conn)
>>> df
id date purchase
1 abc1 2016-05-22 1
2 abc2 2016-05-29 0
3 abc3 2016-05-22 2
4 abc4 2016-05-22 0
>>> df.dtypes
id object
date object
purchase object
dtype: object
: 여기
은 예입니다>>> pd.to_datetime(df['date'])
1 2016-05-22
2 2016-05-29
3 2016-05-22
4 2016-05-22
Name: date, dtype: datetime64[ns]
하지만 정수로 df['purchase']
를 변환 할 때 오류가 얻을 :
>>> df['purchase'].astype(int)
....
pandas/lib.pyx in pandas.lib.astype_intsafe (pandas/lib.c:16667)()
pandas/src/util.pxd in util.set_value_at (pandas/lib.c:67540)()
TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'java.lang.Long'
을
참고 :을 시도하면 비슷한 오류가 발생합니다.
문자열로 변환하려고하면 아무 일도 일어나지 않습니다.
>>> df['id'].apply(str)
1 abc1
2 abc2
3 abc3
4 abc4
Name: id, dtype: object
레이블을 반환합니다. astype (STR) .astype (int)' – piRSquared
문자열 dtype이 없습니다. 그것은 객체로 남아 있습니다. 다른 하나는 더 일반적인'pd.to_numeric (df [ 'purchase'])'를 시도한 다음 성공하면'.astype (int)'을 추가 할 수 있습니다. – ayhan
@piRSquared - 예, 효과가있었습니다. – cyril