我已经下载了“Python for Data Analysis”一书中提到的文件，并正在浏览第278页中提到的示例FEC数据库。运行该命令时，出现以下Type错误。我的版本:Python 3.4； Pandas :0.14.0。作业系统:Windows 8
>>> fec=pd.read_csv('c:\python\P00000001-ALL.csv')
>>> (fec.contb_receipt_amt > 0).value_counts()
>>> TypeError: unorderable types: str() > int()
不仅是这个数据集。我正在使用的任何数据集都有类似的问题。将Int(Number)数据类型作为对象导入，就像其他任何对象一样，当对它们进行任何与numbers(> 0)的比较时，都会遇到上述错误。解决的方法是什么？我尝试使用dtype选项导入，这引发了一个错误，提示说int64或Float64不可用。我确信这是正确的做法。如何使用正确的数据类型加载数据帧。
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最佳答案
我在某些不相同的日期收到此错误。我首先使用类型更改解决了它。
尝试 :
fec[[contb_receipt_amt]] = fec[[contb_receipt_amt]].astype(str)
然后重试计数。