Question

我使用pandas read_csv来读取一个简单的csv文件。但是，它有ValueError: could not convert string to float:，我不明白为什么。

代码只是

rawdata = pd.read_csv( r'Journal_input.csv' ,
                      dtype = { 'Base Amount' : 'float64' } , 
                      thousands = ',' ,
                      decimal = '.',
                      encoding = 'ISO-8859-1')

但是我收到了这个错误

  pandas.parser.TextReader.read中的pandas \ parser.pyx   （熊猫\ parser.c：10415）（）
     pandas.parser.TextReader._read_low_memory中的
pandas \ parser.pyx   （熊猫\ parser.c：10691）（）
     pandas.parser.TextReader._read_rows中的
pandas \ parser.pyx   （熊猫\ parser.c：11728）（）

pandas.parser.TextReader._convert_column_data中的pandas \ parser.pyx   （熊猫\ parser.c：13162）（）

pandas.parser.TextReader._convert_tokens中的pandas \ parser.pyx   （熊猫\ parser.c：14487）（）

ValueError：无法将字符串转换为float：＆＃39; 79,026,695.50＆＃39;

转换字符串＆＃39; 79,026,695.50＆＃39;时怎么可能出错？漂浮？我已经指定了两个选项

thousands = ',' ,
decimal = '.',

我的代码或熊猫中的错误是否有问题？

Answer 1

quoting似乎存在问题，因为如果分隔符为,且thousands也为,，则某些引用必须位于csv中：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO
import csv

temp=u"""'a','Base Amount'
'11','79,026,695.50'"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp), 
                 dtype = { 'Base Amount' : 'float64' },
                 thousands = ',' ,
                 quotechar = "'",
                 quoting = csv.QUOTE_ALL,
                 decimal = '.',
                 encoding = 'ISO-8859-1')

print (df)
    a  Base Amount
0  11   79026695.5

temp=u'''"a","Base Amount"
"11","79,026,695.50"'''
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp), 
                 dtype = { 'Base Amount' : 'float64' },
                 thousands = ',' ,
                 quotechar = '"',
                 quoting = csv.QUOTE_ALL,
                 decimal = '.',
                 encoding = 'ISO-8859-1')

print (df)
    a  Base Amount
0  11   79026695.5

python pandas read_csv千位分隔符不起作用

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