将student_grade_str中字符串转为int时出现KeyError:0的解决方法

1. 错误解析 #

• KeyError: 0：student_grade_str是pandas的DataFrame对象，用student_grade_str[i]的方式会去查找列名为i的列，而非第i行数据。你的数据中不存在列名为0的列，因此触发KeyError。
• map(int())的语法错误：map()的第一个参数需要传入函数对象，你写的int()是执行int函数（返回0），正确写法是直接传int。

2. 修复方案 #

方案一：修正循环逻辑（逐行处理） #

若坚持用循环处理，需用iloc[i]获取第i行数据，同时修正map的用法：

import pandas as pd 
from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')
student_grade_str = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/student_power_research.csv')      
student_grade_int = []
for i in range(len(student_grade_str)):
    # 用iloc[i]获取第i行，转为列表后批量转int
    row_int = list(map(int, student_grade_str.iloc[i].tolist()))
    student_grade_int.append(row_int)

方案二：高效批量转换（推荐） #

pandas内置astype()方法可批量转换数据类型，无需手动循环，效率更高：

import pandas as pd 
from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')
student_grade_str = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/student_power_research.csv')      
# 转换整个DataFrame的所有列为int类型
student_grade_int = student_grade_str.astype(int)

# 若仅需转换特定列（比如列名为"grade"），可指定列：
# student_grade_int = student_grade_str["grade"].astype(int)

异常处理补充 #

如果数据中存在无法转换为int的内容（如空值、字母），可通过errors参数处理：

# 无法转换的内容会被转为NaN
student_grade_int = student_grade_str.astype(int, errors='coerce')
# 或忽略无法转换的列/行
# student_grade_int = student_grade_str.astype(int, errors='ignore')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者侯凌群