Python Pandas过滤； TypeError：无法将系列转换为< class'int'>

问题描述

我有一个看起来像这样的DataFrame：

I have a DataFrame looking like this:

ID  Instrument  Units   Price   Status
165  WTICO_USD     -1   60.264  OPEN
169  WTICO_USD     -1   60.274  OPEN
173  WTICO_USD      1   54.284  OPEN
185  BCO_USD        1   60.124  OPEN

如果我写以下内容，我会得到预期的结果：

If I write the following, I get what I expect:

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')]

与此相同：

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')&(DF.ID==165)]

但是，如果我尝试进一步过滤，像这样，我将没有行：

However, if I try to filter further, as in this, I get no rows:

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')&(DF['Units']==-1)]

与

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')&(DF.Units=='-1')]

但是，错误：

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')&(DF['Units']>-1)]

因此，我尝试此操作并得到另一个错误：

So, I try this and get another error:

DF.Units.applymap(int)

因此，由于我在单位列中选择了所有值，所以我得到了一系列我无法兑换。但是，当我尝试使用此功能时，为什么也得到了呢？

So, since I select all values in the unit column, I get a series that I cannot convert. But why do I also get so when I try this?

DF[(DF.Instrument=='WTICO_USD')&(int(DF['Units'])>-1)]

如何过滤所有 Instrument的行== WTICO_USD 并具有单位< 0 ？

推荐答案

您可以使用 DF.Units = DF.Units .map（int）或 DF.Units = DF.Units.astype（int）。从那里开始，您的过滤器将起作用。

You could use DF.Units = DF.Units.map(int) or DF.Units = DF.Units.astype(int). From there your filters should work.

仅供参考中的map，applymap和apply方法之间的差异，很好地解释了 apply 和<$ c $之间的区别c>应用地图和地图。您可能会注意到，根据方法 applymap 的定义，对于一系列而言，这是毫无意义的。

Just for reference Difference between map, applymap and apply methods in Pandas, gives a great explanation of the differences between apply, applymap, and map. You may notice that under the definitions of the methods applymap would be nonsensical on a series.

这篇关于Python Pandas过滤； TypeError：无法将系列转换为&lt; class'int'&gt;的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！