程式在用df[‘x’].str.replace(‘^$’, ’0’, regex=True).astype(‘int16’)遇到
問題
錯誤訊息如下:
ValueError: cannot convert float Nan to integer
時薪250 或雙方約定一個價格
除了這個問題, 最近一兩個月可能會有用pandas 處理資料時,遇到資料清洗,格式轉換之
類的問題
本魯收入最低薪資, 負擔不起高額時薪
如果有學生想練功,或不嫌棄賺便當錢的資工背景朋友
歡迎來信討論問題細節
方便的話留line 謝謝

Error訊息就寫df['x']內有nan，不能直接轉整數

你的資料表裡面有NaN (非數字) 檢查一下吧

用.describe查看或是用dropna吧

dropna fillna

.astype('int64', error='ignore') 可以直接忽視NaN,但要確定其他值都是乾淨的

先確定你的pandas版本有在1.0還是1.1以後，astype(‘Int16’)這樣使用，應該就不會報錯了

同意四樓 先把空值成0再說直接用條件列推就能做到或lambda