将逗号小数分隔符转换为数据框中的点

Posted 2023-03-11

【中文标题】将逗号小数分隔符转换为数据框中的点

【英文标题】：Convert commas decimal separators to dots within a Dataframe

【发布时间】：2015-10-20 10:45:32

【问题描述】：

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 (.) 作为小数分隔符而是逗号 (,)。手动将逗号更改为点后，我的程序可以正常工作。

我无法更改输入的格式，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 无需手动执行此操作。你有什么建议吗？

【参考方案1】：

pandas.read_csv 有一个 decimal 参数：doc

即尝试：

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

【参考方案2】：

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

但是，我发现它与 Python 解析引擎不兼容。例如当使用skiprow= 时，read_csv 将回退到这个引擎，因此据我所知，您不能在同一个 read_csv 语句中使用skiprow= 和decimal=。另外，我还没有真正让decimal= 语句起作用（可能是因为我）

我过去常常使用列表推导式.replace 和.astype 来获得相同的结果。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 列将具有浮点型单元格。 b 列仍然包含字符串。

注意这里使用的.replace 不是pandas 的，而是Python 的内置版本。 Pandas 的版本要求字符串是完全匹配或正则表达式。

【讨论】：

读取 excel 文件也需要此解决方法，因为 pd.read_excel 没有 decimal 参数。

函数pandas.to_numeric docs to_numeric 可以用来控制转换错误，而不是astype(float)。

【参考方案3】：

stallasia 的答案看起来是最好的。

但是，如果您想在已有数据框的情况下更改分隔符，您可以这样做：

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

【参考方案4】：

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

$ 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的位置。

【参考方案5】：

感谢您的精彩回答。我只想补充一点，就我而言，仅使用 decimal=',' 不起作用，因为我有 1.450,00 之类的数字（带有千位分隔符），因此 pandas 无法识别它，但传递 thousands='.' 有助于正确读取文件：

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

【讨论】：

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