<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica quando si tenta di convertire una colonna in un DataFrame Pandas da un float a un numero intero, quando la colonna contiene valori NaN.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di creare il seguente DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Attualmente, la colonna “rimbalzi” \u00e8 del tipo di dati “float”.<\/span><\/p>\n Supponiamo di provare a convertire la colonna “rimbalzi” da float a intero:<\/span><\/p>\n Riceviamo un ValueError<\/strong> perch\u00e9 i valori NaN nella colonna “rimbalzi” non possono essere convertiti in valori interi.<\/span><\/p>\n Il modo per correggere questo errore \u00e8 gestire i valori NaN prima di provare a convertire la colonna da float a intero.<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare il seguente codice per identificare innanzitutto le righe che contengono valori NaN:<\/span><\/p>\n Possiamo quindi rimuovere le righe con valori NaN o sostituire i valori NaN con un altro valore prima di convertire la colonna da float a intero:<\/span><\/p>\n Metodo 1: rimuovere le righe con valori NaN<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: sostituire i valori NaN<\/strong><\/span><\/p>\n Tieni presente che entrambi i metodi ci consentono di evitare ValueError<\/strong> e convertire con successo la colonna float in una colonna intera.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema: le colonne si sovrappongono ma non \u00e8 specificato alcun suffisso<\/a> Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8: ValueError : cannot convert float NaN to integer Questo errore si verifica quando si tenta di convertire una colonna in un DataFrame Pandas da un float a un numero intero, quando la colonna contiene valori NaN. L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : cannot convert float NaN to integer\n<\/strong><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, np. no<\/span> , 10, 6, 5, np. no<\/span> , 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 NaN\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n5 23 9 NaN\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/pre>\n #print data type of 'rebounds' column\n<\/span>df[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('float64')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int)\n\nValueError<\/span> : cannot convert float NaN to integer \n<\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
#print rows in DataFrame that contain NaN in 'rebounds' column\n<\/span>print<\/span> (df[df[' rebounds<\/span> ']. isnull<\/span> ()])\n\n points assists rebounds\n1 12 7 NaN\n5 23 9 NaN\n<\/strong><\/pre>\n #drop all rows with NaN values\n<\/span>df = df. dropna<\/span> ()\n\n#convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int) \n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n\n#view class of 'rebounds' column<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('int64')<\/span><\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n #replace all NaN values with zeros\n<\/span>df[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. fillna<\/span> ( 0<\/span> )\n\n#convert 'rebounds' column from float to integer<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> '] = df[' rebounds<\/span> ']. astype<\/span> (int) \n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 0\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n5 23 9 0\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n\n#view class of 'rebounds' column<\/span>\ndf[' rebounds<\/span> ']. dtype\n\ndtype('int64')<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: l’oggetto “numpy.ndarray” non ha un attributo “append”.<\/a>
Come risolvere il problema: se utilizzi tutti i valori scalari, devi passare un indice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"