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python - 如何解决 Dataframe to_numeric 错误（Python）？

问题描述

我有包含浮点数的数据框。我想将数字运算作为 sum mult。ETC。 。列类型是对象。所以我必须将此列更改为数字列。我使用 to_numeric 函数，但它给了我 NaN 结果。

我怎么解决这个问题？

代码 ：

#import libraries
import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv', engine='python', delimiter=';')

#change object columns into a numeric columnn
for i in data.columns :
    data[i] = pd.to_numeric(data[i], errors='coerce')

数据框

t0 (actual) t0  t0,lower    t0,upper
0   11861,6318726842    0   0   0
1   4761,43316  5709,1728515625 3776,725188260803   7939,908970830105
2   36,22841951973635   0   0   0
3   583,3716479196096   0   0   0
4   25087,16436661841   26040,7890625   21825,20941707611   31905,394350044822
....

结果 ：

    t0 (actual) t0  t0,lower    t0,upper
0   NaN NaN NaN NaN
1   NaN NaN NaN NaN
2   NaN NaN NaN NaN
3   NaN NaN NaN NaN
4   NaN NaN NaN NaN

标签： pythonpandas

解决方案

我无法重现您的错误，但我假设您可以添加decimal=","到pd.read_csv.

从文档：

decimal : str, 默认 '.'<br /> 识别为小数点的字符（例如，使用 ',' 表示欧洲数据）。

所以你的代码看起来像这样：

#import libraries
import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv', engine='python', delimiter=';', decimal=",")

#change object columns into a numeric columnn
for i in data.columns :
    data[i] = pd.to_numeric(data[i], errors='coerce')

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