Pandas при чтении CSV файла не парсит числа, содержащие запятую в качестве десятичного разделителя

#python #парсер #pandas #csv #dataframe

Файл csv сохранен в LibreOffice из excel файла. При стандартной загрузке:

map_data = pd.read_csv('map.csv', sep=';')


в нужном столбце получаются данные типа - dtype: object
Если попытаться их перевести в числовые:

pd.to_numeric(map_data['Dist_Loc'])


выдается следующая ошибка:

ValueError: Unable to parse string "3,095" at position 0


Если попытаться перевести в числовые другим способом:

map_data['Dist_Loc'].astype(np.float)


Тоже возникает ошибка:

ValueError: could not convert string to float: '6,157'

    

Ответы

Ответ 1

Если 6,157 - это 6.157, т.е. , - десятичный разделитель, то можно воспользоваться
параметром decimal

df = pd.read_csv('map.csv', sep=';', decimal=',')


если , это разделитель разрядов и 6,157 - это 6157, то можно воспользоваться параметром
thousands:

df = pd.read_csv('map.csv', sep=';', thousands=',')


Ссылка на документацию...

Pandas также замечательно читает напрямую из Excel:

df = pd.read_excel(filename)