Python Pandas DataFrame:不可共享的类型:str()> int()

Question

我已经下载了"用于数据分析的Python"一书中提到的文件,并且正在浏览第278页中提到的示例FEC数据库.运行命令时出现以下类型错误.我的版本:Python 3.4; 熊猫:0.14.0.操作系统:Windows 8

>>> fec=pd.read_csv('c:\python\P00000001-ALL.csv')
>>> (fec.contb_receipt_amt > 0).value_counts()
>>> TypeError: unorderable types: str() > int()

但它不仅仅是这个数据集.我正在使用的任何数据集都有类似的问题.Int(Number)数据类型作为对象导入,就像其他任何东西一样,当运行与数字(> 0)的任何比较时,我得到上述错误.有什么工作？我尝试使用dtype选项导入,这会抛出一个错误,表示int64或Float64不可用.我确信有正确的做法.如何使用正确的数据类型加载数据框.

任何帮助表示赞赏.

Answer 1

对于一些不相同的日期，我收到此错误。我首先使用类型更改解决了这个问题。

尝试 ：

fec[[contb_receipt_amt]] = fec[[contb_receipt_amt]].astype(str)

然后再次尝试计数。