我正在尝试将 IMF 统计数据读入 pandas 数据框:
import pandas as pd
df = pd.read_table("http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2013/02/weodata/WEOOct2013all.xls",
na_values=['n/a','--'],thousands=',')
除一列外，所有列都有 dtype 对象:
In [5]: df
Out[5]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 8318 entries, 0 to 8317
Data columns (total 49 columns):
...
dtypes: float64(1), object(48)
我手动检查了文件，在大多数列中找不到任何不是数字的值，或者代码中明确提到的 NaN 值之一。
我在 Wakari.io 上的 Anaconda 1.5.0 上使用 Python 2.7.5、numpy 1.7.1、pandas 0.11.0。
最佳答案
正如 Jeff 所提到的，这是 a bug in <=0.12 (但在 0.13 中已修复)。
In [11]: s = '''A;B
1;2,000
3;4'''
In [12]: pd.read_csv(StringIO(s), sep=';', thousands=',')
Out[12]:
A B
0 1 2000
1 3 4
[2 rows x 2 columns]
In [13]: pd.version.version
Out[13]: '0.13.0rc1-82-g66934c2'
关于python - 导入 csv 时，Pandas 无法识别一列 float ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20667132/