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。

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Answer 1

我在一些不相同的日期得到了这个错误。 我首先使用类型更改解决了它。

试试：

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

然后再试一次计数。