无法将数据类型int识别为计算中的int

Question

我在DataFrame中有两列（serverTs，FTs），它们是Unix时间格式的时间戳。在我的代码中，我需要从一个减去另一个。当我这样做时，我收到一个错误，说我不能减去字符串。所以我添加了serverTs和FTs的类型作为整数。

file = r'S:\Работа с клиентами\Клиенты\BigTV Rating\fts_check.csv'
col_names = ["Day", "vcId", "FTs", "serverTs", "locHost", "tnsTmsec", "Hits", "Uniqs"]
df_empty = pd.DataFrame()
with open(file) as fl:
    chunk_iter = pd.read_csv(fl, sep='\t', names=col_names, dtype={'serverTs': np.int32, 'FTs': np.int32}, chunksize = 100000)
    for chunk in chunk_iter:
        chunk['diff'] = np.array(chunk['serverTs'])-np.array(chunk['FTs'])
        chunk = chunk[chunk['diff'] > 180]
        df_empty = pd.concat([df_empty,chunk])  

但是程序给了我一个错误：

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）熊猫/_libs/parsers.pyx熊猫。_libs.parsers.TextReader。_convert_tokens（）

TypeError:无法根据规则“safe”将数组从dtype（'O'）强制转换为dtype（'int32'）

在处理上述异常时，发生了另一个异常：

ValueError回溯（最近一次调用last）in（）6#dtype={'serverTs'：np.int32，'FTs'：np.int32}，7#chunk_iter=chunk_iter。aType（{'serverTs'：np.int32，'FTs'：np.int32}）----

C：\Program Data\Anaconda3\lib\site-包\熊猫\io\parsers.py在下一个（自我）1040 def下一个（自我）： 1041尝试：-

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers。获取块中的py（self，size）1104提升停止迭代
1105 size=min（size，self.nrows-self.\currow）-

C：\Program Data\Anaconda3\lib\site-包\熊猫\io\parsers.py读取（自我，nrows）1067提升值错误（'迭代不支持skipfoter'）1068-

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers。py in read（self，nrows）1837 def read（self，nrows=None）：1838
尝试：-

pandas/_libs/解析器。大熊猫中的pyx_图书馆。解析器。文本阅读器。读（）

熊猫/_libs/parsers.pyx。_libs.parsers.文本阅读器。_read_low_memory（）

熊猫/_libs/parsers.pyx。_libs.parsers.文本阅读器。_read_rows（）

pandas/_libs/解析器。大熊猫中的pyx_图书馆。解析器。文本阅读器_转换列数据（）

pandas/_libs/解析器。大熊猫中的pyx_图书馆。解析器。文本阅读器_转换_代币（）

以10为基数的int（）字面值无效：FTs

我使用SQL查询从Hadoop中获取数据，所以我检查了是否有带字母的符号，但只有数字。此外，如果FTs有任何非数字字符，则不能出现在数据库中。有什么问题吗？

Answer 1

这里的问题是，您正在传递一个name以及一个dtype参数。这导致头充当无。所以考虑一下：

In [1]: import pandas as pd, numpy as np

In [2]: dt={'serverTs': np.int32, 'FTs': np.int32}

In [3]: import io

In [4]: s = """FTs,serverTs
   ...: 0,1
   ...: 1,2
   ...: """

In [5]: pd.read_csv(io.StringIO(s))
Out[5]:
   FTs  serverTs
0    0         1
1    1         2

In [6]: pd.read_csv(io.StringIO(s), dtype=dt)
Out[6]:
   FTs  serverTs
0    0         1
1    1         2

很好。但是，如果我传递名称：

In [8]: names = 'FTs','serverTs'

In [9]: pd.read_csv(io.StringIO(s), dtype=dt, names=names)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens()

TypeError: Cannot cast array from dtype('O') to dtype('int32') according to the rule 'safe'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-18dcd5477b7e> in <module>()
----> 1 pd.read_csv(io.StringIO(s), dtype=dt, names=names)

/Users/juan/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/io/parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, escapechar, comment, encoding, dialect, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, skipfooter, skip_footer, doublequote, delim_whitespace, as_recarray, compact_ints, use_unsigned, low_memory, buffer_lines, memory_map, float_precision)
    707                     skip_blank_lines=skip_blank_lines)
    708
--> 709         return _read(filepath_or_buffer, kwds)
    710
    711     parser_f.__name__ = name

/Users/juan/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/io/parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds)
    453
    454     try:
--> 455         data = parser.read(nrows)
    456     finally:
    457         parser.close()

/Users/juan/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/io/parsers.py in read(self, nrows)
   1067                 raise ValueError('skipfooter not supported for iteration')
   1068
-> 1069         ret = self._engine.read(nrows)
   1070
   1071         if self.options.get('as_recarray'):

/Users/juan/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/io/parsers.py in read(self, nrows)
   1837     def read(self, nrows=None):
   1838         try:
-> 1839             data = self._reader.read(nrows)
   1840         except StopIteration:
   1841             if self._first_chunk:

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.read()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_column_data()

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens()

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'FTs'

In [10]:

因此，一种解决方案是传递正确的头索引：

In [10]: pd.read_csv(io.StringIO(s), dtype=dt, names=names, header=0)
Out[10]:
   FTs  serverTs
0    0         1
1    1         2

或者更好的是，根本不要传递名称，熊猫将为您推断：

In [11]: pd.read_csv(io.StringIO(s), dtype=dt)
Out[11]:
   FTs  serverTs
0    0         1
1    1         2