Python：read_csv到dataframe - 不能将对象转换为float

Question

我在read_csv中输入的csv文件是几列，其中包含百分比变化，但它有一些隐藏的字符。来自repr(data2)：

我尝试了以下内容：

data2 = pd.read_csv('C:/Users/nnayyar/Documents/MonteCarlo2.csv', "\n", delimiter = ",", dtype = float)

并收到以下错误：

ValueError: invalid literal for float(): 7.05%

我尝试了一些事情：

float(data2.replace('/n',''))
map(float, data2.strip().split('\r\n'))

但分别收到各种错误 TypeError：float（）参数必须是字符串或数字 AttributeError：＆＃39; DataFrame＆＃39;对象没有属性＆＃39; strip＆＃39;

将CSV对象类型转换为float类型的任何帮助都会有所帮助！谢谢！

Answer 1

如果您的整个csv都有百分号，那么以下内容将起作用：

In [203]:
import pandas as pd
import io
t="""0   1   2  3
1.5%  2.5%   6.5%   0.5%"""
# load some dummy data
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), delim_whitespace=True)
df

Out[203]:
      0     1     2     3
0  1.5%  2.5%  6.5%  0.5%

In [205]:
# apply a lambda that replaces the % signs and cast to float    
df.apply(lambda x: x.str.replace('%','')).astype(float)

Out[205]:
     0    1    2    3
0  1.5  2.5  6.5  0.5

因此，这会将lambda应用于调用向量化str.replace以删除%符号的每个列，然后我们可以使用astype

将类型转换为float

因此，在您的情况下，以下内容应该有效：

data2 = pd.read_csv('C:/Users/nnayyar/Documents/MonteCarlo2.csv', "\n")
data2 = data2.apply(lambda x: x.str.replace('%', '').astype(float))