将逗号小数点分隔符转换为 Dataframe 中的点

Convert commas decimal separators to dots within a Dataframe

我正在使用 pandas.read_csv:

导入如下所示的 CSV 文件
df = pd.read_csv(Input, delimiter=";")

CSV 文件示例:

10;01.02.2015 16:58;01.02.2015 16:58;-0.59;0.1;-4.39;NotApplicable;0.79;0.2
11;01.02.2015 16:58;01.02.2015 16:58;-0.57;0.2;-2.87;NotApplicable;0.79;0.21

问题是,当我稍后在我的代码中尝试使用这些值时,我得到了这个错误:TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

错误是因为我尝试使用的数字不是用点 (.) 作为小数点分隔符,而是用逗号 (,)。手动将逗号更改为点后,我的程序可以运行了。

我无法更改输入格式,因此必须替换 DataFrame 中的逗号才能使我的代码正常工作,我希望 python 无需执行此操作即可执行此操作它手动。你有什么建议吗?

pandas.read_csv 有一个 decimal 参数:doc

即尝试:

df = pd.read_csv(Input, delimiter=";", decimal=",")

我认为前面提到的将 decimal="," 包含在 pandas read_csv 中的答案是首选。

但是,我发现它与 Python 解析引擎不兼容。例如使用 skiprow= 时,read_csv 将退回到此引擎,因此据我所知,您不能在同一个 read_csv 语句中使用 skiprow=decimal=知道。另外,我还没有真正让 decimal= 语句起作用(虽然可能是因为我)

我用来获得相同结果的漫长方法是使用列表理解,.replace.astype。这种方法的主要缺点是它需要一次完成一列:

df = pd.DataFrame({'a': ['120,00', '42,00', '18,00', '23,00'], 
                'b': ['51,23', '18,45', '28,90', '133,00']})

df['a'] = [x.replace(',', '.') for x in df['a']]

df['a'] = df['a'].astype(float)

现在,a 列将包含浮点型单元格。 b 列仍然包含字符串。

请注意,此处使用的 .replace 不是 pandas',而是 Python 的 built-in 版本。 Pandas' 版本要求字符串是完全匹配或正则表达式。

我回答了关于如何将小数 comma 更改为小数 dot 的问题 Python Pandas。

$ cat test.py 
import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", quotechar='"', decimal=",")
df.to_csv("test2.csv", sep=',', encoding='utf-8', quotechar='"', decimal='.')

我们将小数点分隔符中的读数指定为逗号,而输出分隔符指定为点。所以

$ cat test.csv 
header,header2
1,"2,1"
3,"4,0"
$ cat test2.csv 
,header,header2
0,1,2.1
1,3,4.0

您看到分隔符已更改为点。

stallasia 的回答看起来是最好的。

但是,如果您想在已有数据框时更改分隔符,您可以这样做:

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

感谢您的精彩回答。我只想补充一点,在我的情况下,仅使用 decimal=',' 不起作用,因为我有像 1.450,00 这样的数字(带有千位分隔符),因此 pandas 无法识别它,但传递 thousands='.' 帮助正确读取文件:

df = pd.read_csv(
    Input, 
    delimiter=";", 
    decimal=","
    thousands="."
)