Python：將read_csv轉換為dataframe-無法將對象轉換為float

Question

我要送入read_csv的csv文件是幾列，它們具有百分比變化，但其中包含一些隱藏字符。 從repr(data2) ：

我嘗試了以下方法：

data2 = pd.read_csv('C:/Users/nnayyar/Documents/MonteCarlo2.csv', "\n", delimiter = ",", dtype = float)

並得到以下錯誤：

ValueError: invalid literal for float(): 7.05%

我嘗試了幾件事：

float(data2.replace('/n',''))
map(float, data2.strip().split('\r\n'))

但是分別收到各種錯誤TypeError：float（）參數必須是字符串或數字AttributeError：'DataFrame'對象沒有屬性'strip'

將CSV對象類型轉換為浮點類型的任何幫助都將有所幫助！ 謝謝！！

Answer 1

如果您的整個csv具有百分號，則可以執行以下操作：

In [203]:
import pandas as pd
import io
t="""0   1   2  3
1.5%  2.5%   6.5%   0.5%"""
# load some dummy data
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), delim_whitespace=True)
df

Out[203]:
      0     1     2     3
0  1.5%  2.5%  6.5%  0.5%

In [205]:
# apply a lambda that replaces the % signs and cast to float    
df.apply(lambda x: x.str.replace('%','')).astype(float)

Out[205]:
     0    1    2    3
0  1.5  2.5  6.5  0.5

因此，這會將lambda應用於調用向量化str.replace每個列以刪除%符號，然后我們可以使用astype將類型轉換為float

因此，在您的情況下，以下方法應該起作用：

data2 = pd.read_csv('C:/Users/nnayyar/Documents/MonteCarlo2.csv', "\n")
data2 = data2.apply(lambda x: x.str.replace('%', '').astype(float))