居然翻了 pandas.read_csv 的船-技术圈

↑↑↑点击上方蓝字，回复资料，10个G的惊喜

不怕前路坎坷，只怕从一开始就走错了方向

Pandas 是python的一个数据分析包，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 就是为解决数据分析任务生的，无论是数据分析还是机器学习项目数据预处理中， Pandas 无处不在。

最近掉进一坑，差点铸成大错。实在没想到居然栽在pandas.read_csv上了，这里分享一下，希望引起大家注意，顺便重温一下read_csv的各种参数。

业务数据不方便拿出来演示，为尽可能复现，这里我手造了一份，另存为 income.csv 文件。

翻船记

读取csv文件小菜一碟

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\...\income.csv',encoding='utf-8')

看看数据信息：

df.info()


RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   income  6 non-null      object
dtypes: object(1)
memory usage: 176.0+ bytes

诶，正经的数据怎么成了object？

不管它，硬转一发：

df=pd.DataFrame(df,dtype=np.float)

然后就报错了，1000被读成了字符串。

其实这里我还掉进了另一个坑，使用了一个已被弃用的 .convert_objects 方法。这种方法更硬，直接把string转成了NaN，所以后面各种操作流畅且错误地进行着....这都是 pandas 没升级的锅，定期检查升级包太有必要了（pip 的高阶玩法）

说回刚才的问题，1,000被读成了字符串是因为csv文件中它使用了千位分隔符。问题其实非常简单，设置一下 thousands 参数就行了

df2 = pd.read_csv(r'C:\...\income.csv',encoding='utf-8',thousands =',')

看一下info，格式是正经的 float

df2.info()

'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   income  6 non-null      float64
dtypes: float64(1)

往下继续


df2.describe()

     income
count 6.000000
mean 16934.983333
std 40695.203980
min 0.000000
25% 32.425000
50% 300.000000
75% 875.000000
max 100000.000000

一切正常!