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【中文标题】数字后带有减号的 CSV 文件。 “ValueError：无法将字符串转换为浮点数：”【英文标题】：CSV File with minus sign after number. "ValueError: could not convert string to float:" 【发布时间】：2020-09-16 01:02:39 【问题描述】：我有几个 CSV 文件，其中一个负数显示在数字后面带有减号（30.50- 而不是 -30.50）。如果我尝试将列转换为整数，Python 会返回 ValueError (ValueError: could not convert string to float: '30.50-')
有人知道如何处理吗？
提前致谢！
最好， 莫里茨
【问题讨论】：
请分享一个带有预期输出的示例输入。 因为30.50- 不是一个有效的数字，你期望它返回什么？您可能需要从右侧剥离 - 并单独处理它
【参考方案1】：
由于您的string 的格式无效，无法转换为float，您首先需要使用rstrip 从右侧删除- 并将其添加到前面以使其正确。
例如：
df = pd.DataFrame('a':['1.5-','1.7','2.0','4.1-'])
df.a.apply(lambda x: '-'+(x.rstrip('-')) if x[-1] =='-' else x).astype(float)
0 -1.5
1 1.7
2 2.0
3 -4.1
Name: a, dtype: float64
【讨论】：
【参考方案2】：像这样：
In [141]: df = pd.DataFrame('A':['30.50-', '20', '-10.01','22.10-'])
In [142]: df
Out[142]:
A
0 30.50-
1 20
2 -10.01
3 22.10-
In [143]: df['A'] = df['A'].apply(lambda x: '-'+ (x.rstrip('-')) if x.endswith('-') else x).astype(float)
In [145]: df
Out[145]:
A
0 -30.50
1 20.00
2 -10.01
3 -22.10
In [144]: df.dtypes
Out[144]:
A float64
dtype: object
【讨论】：
它对前几个 CSV 非常有效，但对于一个我收到以下错误消息：“TypeError: 'float' object is not subscriptable”，即使该列的类型是 Pandas type “object ”。当值突然不再有小数点时出现错误（“1.000”现在是“1”）。你知道如何处理吗？带有加号或减号的 DAX 数字格式
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