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python - ValueError：无法将字符串转换为浮点数，CSV 中的值无法转换为浮点数

问题描述

我正在尝试对从 csv 文件中提取的列的值进行一些数学运算。为此，我编写了下面给出的代码：

rows = csv.reader(open('sample_data_ml.csv', 'r'))
newrows = []
selling_price = []
count = 0

Y_pred = np.asarray(Y_pred, dtype='float64')

for margin in Y_pred:
    for row in rows:
            if count == 0:
               count = count+1
            else: 
               #print(row[7])

               sell = float(row[7]) + margin*float(row[7])
               selling_price.append(sell)

print(selling_price)

我收到此错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-d6009e8dad12> in <module>()
     16             #row[7] = float(row[7])
     17 
---> 18             sell = float(row[7]) + margin*float(row[7])
     19             selling_price.append(sell)
     20 

ValueError: could not convert string to float:

问题可能出在 row[7] 的值上。如何克服？

编辑： csv 中的 row[7] 看起来像这样（一些示例值）： 在此处输入图像描述

按照建议添加 try except 块后，我将列的所有值作为 except 块的输出。

[array([312.81321038]), array([223.43800741]), array([1489.58671609]), array([49.34255997]), array([726.17352409]), array([2583.50196071]), array([116.37396219]), array([395.67147146]), array([27.92975093]), array([260.67767531]), array([1117.19003706]), array([1024.09086731]), array([884.44211268]), array([325.84709414]), array([186.19833951]), array([316.53717717]), array([43.75660979]), array([605.14460341]), array([5492.85101557]), array([65.16941883]), array([3798.44612602]), array([884.44211268]), array([1210.28920682]), array([726.17352409]), array([625.62642076]), array([698.24377317]), array([204.81817346]), array([1396.48754633]), array([325.84709414]), array([1815.43381023]....)

似乎该列中的所有值都涉及问题。如何进行？

标签： pythonstringcsvfloating-point

解决方案

把它放在一个catch中并尝试：

 try:
   sell = float(row[7]) + margin*float(row[7])
   selling_price.append(sell)
 except ValueError, e:
    # report the error in some way that is helpful -- maybe print   
    print(row[7])
    row[7] = 0   # just to be safe

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