被 Pandas read_csv 坑了

-- 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，希望大家注意。

另：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')

读好了看看数据信息吧：

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，怎么数据成了object？不应该是float吗？

不管他，硬转一发

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

居然报错了，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

df2.info()

<class '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!

pandas.read_csv()参数

pandas.read_csv()的参数特别多，除了filepath，其他均可缺省。参数的具体含义这里就不赘述，还想复习一下的同学可以直接去看官方文档

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

英语不好的同学可以看一下热心博主的翻译版：

https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html