Python ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'1,000000E+06'

Question

我有一个包含大约 70 个字符串值的列表，所有这些值都带有 E+（05 或 06），它们应该被转换为浮点数（因为每当我尝试打印这些值时，它都会以某种方式忽略 100000 或 1000000）。

raw_data = 'EISTest16_10CV_01.txt' # name of your file
# Define the columns from our txt table
columns = ["Pt.","Frequency","Z'","Z''","Frequency (Hz)","|Z|","theta"]
# Read the txt file
data = pd.read_csv(raw_data,names=columns, sep="\t" or " ", skiprows =7) #skiprows is used to remove the header as parameters

frequency = np.asarray((data["Frequency"]))

#print("first 3 frequencies: ")
#test = '{0:,.2f}'.format(float(frequency[0]))

#floatfrequency = float(frequency[1])
#print(floatfrequency)

底部注释掉的 4 行是我的问题所在。 我怎样才能基本上将 str 更改为 float？ 或者如何从列表（或 str）中读取 E+06？

一些类似的答案建议使用 function strip()。 例如，我是否应该使用它来删除 E+05 然后手动添加时间 100000？

也可以尝试：test = '{0:,.2f}'.format(float(frequency[0]))

但发生同样的错误。

Answer 1

你的问题是在十进制数的逗号中。 您需要为小数点使用一个点。 你应该用这样的点替换逗号

df['YourColumn'] = df['YourColumn'].str.replace(',', '.').astype(float)

或者您可以尝试使用十进制数选项读取文件，如下所示：

data = pd.read_csv(raw_data,names=columns, sep="\t" or " ", skiprows =7, decimal=",")

Answer 2

我认为问题在于 python 中的小数点分隔符是点（.），而您的数据使用逗号（,）。 你可以用以下方法解决这个问题：

floatfrequency = float(frequency[0].replace(',', '.'))