python - 如何将字符串 ('"12,48 8"' ) 转换为在 pandas 数据帧中 float ？

Question

我有 csv 文件，其中数据框中的原始数据和数据如下所示:

2013-01-15 07:55:51.537174600+00:00,"37,310112",54
2013-01-15 07:55:52.707176700+00:00,"37,299696",54
2013-01-15 07:55:58.167186300+00:00,"37,310112",54

datetime                               value  IDName 
    2013-01-31 05:00:21.573676100   37,34136      54
    2013-01-31 05:00:22.150877100  37,351776      54
    2013-01-31 05:00:52.945331200   37,34136      54

我想阅读它们做数据框并对值进行一些计算。我已经试过了:

df = pd.read_csv(filepath, parse_dates=True, index_col='datetime', low_memory=False, delimiter=',', quotechar='"')

df['value'].astype(float)

当我想用“.”替换“,”时，我使用了代码:

df['value'] = df['value'].apply(lambda x: x.split()[0].replace(',', '.'))

但是它给了我这个错误:

AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'

但是它给出了:

ValueError: could not convert string to float: '37,310112'

我有点懵。有谁知道如何将“值”列中的值转换为 float ？

Answer 1

使用参数十进制:

df = pd.read_csv(filepath, 
                 parse_dates=True, 
                 index_col='datetime', 
                 low_memory=False,
                 decimal=',', 
                 quotechar='"')