Python 导入.csv，数据类型为float，索引类型为string

我正在使用

pandas.read\u csv（）

从几个csv文件导入数据。每个文件中的行/列数未知。数据应该是

float

（将

n.a.

替换为

np.NaN

），但索引包含字符串。请参见以下.csv文件中的数据示例：

     X     Y     Z 
A   3.1   2.1   4.0
B   2.1   8.0   0.0
C   5.4   7.1   n.a.
D   7.6   5.0   5.5

我正在使用下面的代码：

dataset = pd.read_csv(file_name + '.csv', header=0, index_col=0, na_values=["n.a."], \
encoding="ISO-8859-1", thousands=",", dtype=float)

但是，它返回以下ValueError：

ValueError: could not convert string to float: 'A'.

原因是索引包含字符串。有没有办法在不转换索引本身的情况下设置dtype=float

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另外，我尝试将csv文件读取为dtype=string，然后使用pandas.to_numeric（）将每个列转换为。但是，由于某些.csv文件包含数千列和行，这需要花费大量时间。

您可以导入数据并添加带有浮动的索引列。我希望这能与您一起运行

这有帮助吗？您可以使用转换器读取csv，然后将第一列设置为索引。您可以尝试设置错误\u bad\u lines=False，这将删除坏行！我尝试过这样做，但不幸的是，我仍然面临同样的问题，因为带有字符串的列成为数据帧的一部分