'int'對象不可下標。熊貓

我有數據集df。該數據集內我有柱Gross 我完全陌生的Python，'int'對象不可下標。熊貓

我想這列轉換爲float和顯示sum()

dollarGross = lambda x: float(x[1:-1]) 
df.Gross = df.Gross.apply(dollarGross) 
df.Gross.sum()

但我得到這個錯誤：

<ipython-input-294-a9010792122a> in <lambda>(x) 
----> 1 dollarGross = lambda x: float(x[1:-1]) 
     2 df.Gross = df.Gross.apply(dollarGross) 
     3 df.Gross.sum() 

TypeError: 'int' object is not subscriptable

我錯過了什麼？

來源

2017-05-26 Oleg

'x [1：-1]'應該在你的lambda函數中做什麼？它看起來像你試圖在一個整數列上進行字符串操作......如果是這樣的話，那麼你可以直接執行'df.Gross.sum（）'。 – mgilson

我以爲我訪問csv文件後，所有列都是字符串 – Oleg

你的錯誤從這裏開始：

df.Gross.apply(dollarGross)

df.Gross是一個pandas.Series，當您使用apply方法時，熊貓遍歷系列中的每個成員，並將該成員傳遞給名爲dollarGross的「可調用」（也稱爲函數，更多信息在此）。要理解的關鍵是pandas.Series的成員。在這種情況下，它們是整數。所以系列中的每個整數被傳遞給dollarGross和被調用是這樣的：

dollarGross(184)

這又是這樣的：

float(184[1:-1])

這是沒有意義的。您正嘗試使用[1:-1]，它對整數使用下標/切片語法。這就是錯誤告訴你的：嘿，你不能下標一個整數！

這就是爲什麼它的好，告訴我們您正在嘗試做的。因爲現在我們可以幫助你做到這一點。記得我說過你可以傳遞一個「callable」給apply。那麼，float是float對象的類的名稱......這也是「可調用的」，因爲我們可以這樣做float(184)。所以......

df.Gross.apply(float)

應該把事情做完。然而，它仍然可能更好地做到這一點

df.Gross.astype(float)

或者，如果一些df.Gross成員不能被解釋爲float值，它可能更好地使用@ MaxU的答案。

來源

2017-05-26 17:20:42 piRSquared

我想你只需要寫dollarGross = lambda x: float(x)。如果使用方括號，則嘗試訪問數組。

來源

2017-05-26 16:31:55 knurzl

我想你應該使用

dollarGross = df['Gross'] #I defined a new array to store the Gross Values 
print(dollarGross.sum())

來源

2017-05-26 16:34:08 Dest

AFAIK pd.to_numeric()方法爲我們提供了最地道的方式將字符串轉換爲數值分開列：

df['Gross'] = pd.to_numeric(df['Gross'], errors='coerce') 
print(df['Gross'].sum())

來源

2017-05-26 16:35:33 MaxU

'int'對象不可下標。熊貓

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