尝试将DataFrame中object类型转为int64时遇ValueError，如何解决？

因为列中的值是带千分位逗号的字符串（比如'3,119'），直接用astype(int)会触发转换错误，这里提供几种可行的解决办法：

• 方法1：先移除逗号再转换类型
  用字符串替换方法去掉逗号，再转为int类型：

  df['상담신청 유저획득 단가'] = df['상담신청 유저획득 단가'].str.replace(',', '').astype(int)
  

• 方法2：结合pd.to_numeric处理异常值
  如果列中存在无法转换的异常值，可以用pd.to_numeric的errors参数处理，同时使用支持缺失值的整数类型Int64：

  import pandas as pd
  df['상담신청 유저획득 단가'] = pd.to_numeric(df['상담신청 유저획득 단가'].str.replace(',', ''), errors='coerce').astype('Int64')
  

  注：errors='coerce'会把转换失败的值设为NaN，Int64（大写I）是pandas支持空值的整数类型，区别于原生的int64。

• 方法3：读取数据时直接处理
  如果数据是从CSV等文件读取的，可以在读取阶段就指定千分位分隔符，直接将该列读为数值类型：

  df = pd.read_csv('your_data.csv', thousands=',')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Senser Hong