Python Pandas read_csv dtype无法将“字符串”转换为“ float64”

问题描述

我有一个标头=“ col1”和5个值的csv文件

col1
398
5432
5986
8109
/N

我打算将此设置为熊猫的数字列，所以我写了

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'\test1.csv',dtype = {'col1': 'float64'})

但错误消息 ValueError：无法将字符串转换为float：'/ N'

以上代码在没有斜杠的情况下工作正常，最后一行将变为“ Nan”。但是在不更改我的原始数据值的情况下，是否有任何方法可以抑制“斜线”并使代码运行？

解决方法

尝试使用error_bad_lines = False：

data = pd.read_csv(r'\test1.csv',dtype = {'col1': 'float64'},error_bad_lines=False)

,

data = pd.read_csv（r'\ test1.csv'，dtype = {'col1'：'float64'}，na_values = [r'/ N']）

根据docs，na_values参数是可识别为NaN的字符串的类似列表的结构。

,

您可以使用converters，使用errors='coerce'转换为NaN：

def convert_float(val):
    return pd.to_numeric(val,errors='coerce')

df = pd.read_csv('test.csv',converters={'col1': convert_float})
print(df)

     col1
0   398.0
1  5432.0
2  5986.0
3  8109.0
4     NaN