Python panda read_csv在导入问题期间使用数据中的“-”值转换数据

Question

我一直在努力解决这个问题。 我终于找到了发生这种情况的原因，但还找不到解决方案。

我正在导入从网络上其他资源中抓取的data.csv。 它们的大部分是字符串，需要除去，例如“％”。 使用自定义转换器时，它的工作原理就像一种魅力。

但是，当一列包含带有“-”（无值）的行时，它会在convert_percentage中返回错误“文件“ D：test.py”，第14行，返回float（new_val）ValueError：无法将字符串转换为float： '-'“

我正在使用以下代码行：

import pandas as pd
import numpy as np

def convert_percentage(val):
    new_val = val.replace(',','').replace('%', '')
    return float(new_val)


df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['-'],   
            converters={
                'Perf Month': convert_percentage, 
                'Perf Week': convert_percentage,
                'Perf Quarter': convert_percentage,
                'Perf Half Y': convert_percentage,
                'Payout': convert_percentage,

                })

Answer 1

我建议你这样做：

def convert_percentage(val):
    new_val = val.replace(',','').replace('%', '')
    try:
        return float(new_val)
    except ValueError:
        return new_val

显然，您可以根据要返回的内容添加更多收益。 如果您认为应该每次检查if，请有条件返回。 但是，如果错误异常（从统计角度上讲），则try/except块是最佳选择。