Python panda read_csv 在导入过程中转换数据时出现数据中值为 "-"的问题

Question

我已经为这个问题苦苦挣扎了一段时间。我终于找到了发生这种情况的原因，但还没有找到解决方案。

我正在导入从网络上不同资源中抓取的 data.csv。其中大部分是字符串，需要删除，例如“%”。这就像使用自定义转换器的魅力一样。

但是，一旦列包含带有“-”(无值)的行，它就会给出错误“文件“D:test.py”，第14行，在convert_percentage中 返回 float(new_val) ValueError: 无法将字符串转换为 float: '-'"

我正在使用以下代码行:

import pandas as pd
import numpy as np

def convert_percentage(val):
    new_val = val.replace(',','').replace('%', '')
    return float(new_val)


df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['-'],   
            converters={
                'Perf Month': convert_percentage, 
                'Perf Week': convert_percentage,
                'Perf Quarter': convert_percentage,
                'Perf Half Y': convert_percentage,
                'Payout': convert_percentage,

                })

Answer 1

我建议你这样做:

def convert_percentage(val):
    new_val = val.replace(',','').replace('%', '')
    try:
        return float(new_val)
    except ValueError:
        return new_val

您显然可以根据您想要返回的内容添加更多返回值。如果您认为应该每次都检查 if，请执行条件返回。但如果错误是异常的(从统计学上来说)，try/except block 是最好的选择`