问题:TypeError:序列项0:预期的字符串,找到的int
我正在尝试将字典中的数据插入数据库。我想遍历值并根据数据类型对它们进行相应的格式化。这是我正在使用的代码的片段:
def _db_inserts(dbinfo):
try:
rows = dbinfo['datarows']
for row in rows:
field_names = ",".join(["'{0}'".format(x) for x in row.keys()])
value_list = row.values()
for pos, value in enumerate(value_list):
if isinstance(value, str):
value_list[pos] = "'{0}'".format(value)
elif isinstance(value, datetime):
value_list[pos] = "'{0}'".format(value.strftime('%Y-%m-%d'))
values = ",".join(value_list)
sql = "INSERT INTO table_foobar ({0}) VALUES ({1})".format(field_names, values)
except Exception as e:
print 'BARFED with msg:',e
当我使用一些示例数据运行算法(见下文)时,出现错误:
TypeError:序列项0:预期的字符串,找到的int
出现上述错误的value_list数据示例如下:
value_list = [377, -99999, -99999, 'f', -99999, -99999, -99999, 1108.0999999999999, 0, 'f', -99999, 0, 'f', -99999, 'f', -99999, 1108.0999999999999, -99999, 'f', -99999, 'f', -99999, 'f', 'f', 0, 1108.0999999999999, -99999, -99999, 'f', 'f', 'f', -99999, 'f', '1984-04-02', -99999, 'f', -99999, 'f', 1108.0999999999999]
我究竟做错了什么?
回答 0
string.join
连接字符串列表内的元素,而不是整数。
使用此生成器表达式代替:
values = ','.join(str(v) for v in value_list)
回答 1
尽管给出的列表理解/生成器表达式答案是可以的,但我发现这更易于阅读和理解:
values = ','.join(map(str, value_list))
回答 2
更换
values = ",".join(value_list)
与
values = ','.join([str(i) for i in value_list])
要么
values = ','.join(str(value_list)[1:-1])
回答 3
cval和Priyank Patel的答案非常有用。但是,请注意,某些值可能是unicode字符串,因此可能导致str
抛出UnicodeEncodeError
错误。在这种情况下,请用功能替换str
功能unicode
。
例如,假定字符串Libië(利比亚语的荷兰语),在Python中表示为unicode字符串u'Libi\xeb'
:
print str(u'Libi\xeb')
引发以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/tomasz/Python/MA-CIW-Scriptie/RecreateTweets.py", line 21, in <module>
print str(u'Libi\xeb')
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xeb' in position 4: ordinal not in range(128)
但是,以下行不会引发错误:
print unicode(u'Libi\xeb') # prints Libië
因此,请替换:
values = ','.join([str(i) for i in value_list])
通过
values = ','.join([unicode(i) for i in value_list])
为了安全。
回答 4
字符串插值是一种传递格式化字符串的好方法。
values = ', '.join('$%s' % v for v in value_list)
回答 5
您可以先将整数数据帧转换为字符串,然后执行操作,例如
df3['nID']=df3['nID'].astype(str)
grp = df3.groupby('userID')['nID'].aggregate(lambda x: '->'.join(tuple(x)))