程式在用df[‘x’].str.replace(‘^$’, ’0’, regex=True).astype(‘int16’)遇到
问题
错误讯息如下:
ValueError: cannot convert float Nan to integer
时薪250 或双方约定一个价格
除了这个问题, 最近一两个月可能会有用pandas 处理资料时,遇到资料清洗,格式转换之
类的问题
本鲁收入最低薪资, 负担不起高额时薪
如果有学生想练功,或不嫌弃赚便当钱的资工背景朋友
欢迎来信讨论问题细节
方便的话留line 谢谢

Error讯息就写df['x']内有nan，不能直接转整数

你的资料表里面有NaN (非数字) 检查一下吧

用.describe查看或是用dropna吧

dropna fillna

.astype('int64', error='ignore') 可以直接忽视NaN,但要确定其他值都是干净的

先确定你的pandas版本有在1.0还是1.1以后，astype(‘Int16’)这样使用，应该就不会报错了

同意四楼 先把空值成0再说直接用条件列推就能做到或lambda