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python - 导入数据类型为浮点数和索引类型为字符串的 .csv

问题描述

我正在使用 .csv 从多个 csv 文件中导入数据pandas.read_csv()。每个文件中的行/列数是未知的。数据应该是float（n.a.替换为np.NaN），但索引包含字符串。请参阅下面的 .csv 文件中的数据示例：

     X     Y     Z 
A   3.1   2.1   4.0
B   2.1   8.0   0.0
C   5.4   7.1   n.a.
D   7.6   5.0   5.5

我正在使用下面的代码：

dataset = pd.read_csv(file_name + '.csv', header=0, index_col=0, na_values=["n.a."], \
encoding="ISO-8859-1", thousands=",", dtype=float)

但是，它返回以下 ValueError：

ValueError: could not convert string to float: 'A'.

原因是索引包含字符串。有没有办法在不转换索引本身的情况下设置 dtype=float？

作为替代方案，我尝试将 csv 文件读取为 dtype=string，然后使用 pandas.to_numeric() 转换每一列。但是，由于某些 .csv 文件包含数千列和行，因此这需要大量时间。

标签： pythonpandascsvdtype

解决方案

您可以导入数据并.reset.index()使用浮点数添加索引列。我希望这与你一起运行

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