将CSV文件读入Pandas数据框作为浮点数。

Question

我有一个 .csv 文件，顶部行和第一列是字符串，其余数据则为浮点数。我希望将其读入数据框中，并将第一行和第一列作为列名和索引，所有浮点值都为float64。

如果我使用 df = pd.read_csv(filename,index_col=0)，所有数值都保持为字符串。

如果我使用df = pd.read_csv(filename, index_col=0, dtype=np.float64)，我会收到异常： ValueError: could not convert string to float，因为它尝试将第一列解析为float。

由于有大量的列，而且我没有列名，所以我不想识别每个列以解析为float；我想解析每一列 除了 第一列。

- doctorer

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你的数字格式是什么？我相信pandas可以在没有任何参数的情况下推断出数据类型。你试过了吗？结果如何？ - juanpa.arrivillaga

我会发布一些示例数据... - doctorer

df.convert_objects(convert_numeric=True) 你可以在获取数据框之后转换值。 - omri_saadon

我在 .csv 中找到了一行非数字数据，所以整个列被解析为字符串。谢谢 juanpa.arrivillaga - doctorer

Answer 1

获取所有列名列表，删除第一个。将其他列进行类型转换。

cols = df.columns
cols.remove('fistcolumn')
for col in cols:
    df[col] = df[col].astype(float)

- Ragsparkz

Answer 2

原始代码是正确的。

df = pd.read_csv(filename,index_col=0)

但是，.csv文件的构建存在问题。

正如@juanpa.arrivillaga所指出的那样，如果一列中的所有数据都属于相同的dtype类型，那么不需要任何参数，pandas就会自动推断数据类型。由于虽然大多数数据是数字，但某一行包含非数字数据（实际上是日期），因此这些列被解释为字符串。从.csv文件中删除该行即可解决问题。

- doctorer