汇入带有引号的数字列的csv档案/作为字符串-编程知识-白鹭情

我在一些 csv 档案中遇到了这个问题，其中我有数字和非数字列。

就我所见，Read.csv 将所有内容作为字符串汇入，因为数字是单引号，数字列显示为“149.0”或“149,0”。在这种情况下，我想洗掉该参考以便以后能够进行转换。

当我有像一百万这样的数字时，它们看起来像这样：1.000,000

所以系统知道他需要参考或否则它将是另一个栏位（因为第二个逗号不是一个点），我收到这些讯息：

- 标记资料时出错。C 错误：第 129 行中应有 1 个栏位，看到 2 个

- 无法将字符串转换为浮点数：'1.103.700'

我怎样才能让 Python 理解或剥离/改变这种行为，以便已经可以汇入数字列？

我尝试了不同的方法，例如 quoting=2 (NON NUMERIC) 、 astype(float)、 pd.replace ..... 没有任何效果。

我不知道我是用错误的命令读取档案还是什么。

请问你能帮帮我吗？例如，有此问题的一列是 ccaavacunas.iloc[:,[3]]

该档案在这里：汇入带有引号的数字列的 csv 档案/作为字符串

uj5u.com热心网友回复：

如果您应用转换器功能，则可以将资料转换为正确的型别。有关更多详细信息，请参见此处：https : //pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html?highlight=read_csv

import pandas as pd


def converter_function(value_to_convert):
    # Replace "," with "." and assign to a new variable
    converted_value = value_to_convert.replace(",", ".")

    # Check if there is more than one occurrence of "."
    if converted_value.count(".") > 1:
        converted_value = converted_value.replace(".", "")

    # Convert to float type if value allows, if not return the original value
    converted_value = float(converted_value) if converted_value.replace('.', '', 1).isdigit() else value_to_convert

    return converted_value


ccaavacunas = pd.read_csv("ccaa_vacunas.csv", keep_default_na=True, delimiter=',', decimal='.', quoting=1,
                          converters={
                              'Dosis entregadas Pfizer': converter_function,
                              'Dosis entregadas Moderna': converter_function,
                              'Dosis entregadas AstraZeneca': converter_function,
                              'Dosis entregadas Janssen': converter_function,
                              'Dosis entregadas totales': converter_function,
                              'Dosis administradas': converter_function,
                              'Porcentaje de dosis administradas por 100 habitantes': converter_function,
                              'Porcentaje sobre entregadas': converter_function,
                              'Personas con pauta completa': converter_function,
                              'Porcentaje con pauta completa': converter_function,
                          })