Python 格式化csv文件

我有一个没有格式的csv文件。我需要格式化csv文件

import pandas
df = pandas.read_csv('abc.csv')
df['speed'] = df['speed'].map('{:06,.2f}'.format)
df.to_csv("FINAL.csv")

错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 3, in <module>
File "C:\Python27\ArcGIS10.4\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 2009, in map
mapped = map_f(values, arg)
File "pandas\src\inference.pyx", line 1064, in pandas.lib.map_infer (pandas\lib.c:58525)
ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'

预期产出：

speed
054.00
156.00
003.00

---

删除字符串格式中的逗号，它应该可以工作

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([54,156,3])
df[0].map('{:06.2f}'.format)

输出：

054.00
156.00
003.00

以下是字符串格式的源代码：

编辑：
听起来这是一个数据混乱的问题。我建议在读取csv文件时尝试以下选项：

df = pandas.read_csv('abc.csv', dtype=object)
df['speed'] = df['speed'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
df['speed'] = df['speed'].map('{:06.2f}'.format)

---

errors='concurve'

将尝试转换为float，如果转换失败，将返回

NaN

。

即使我删除了逗号（，），我也会收到相同的错误。您可以尝试同样的方法，从csv文件导入值吗？从编辑中，看起来您会收到不同的错误<代码>值错误：无效的转换规范更改为

值错误：类型为“str”的对象的未知格式代码“f”

。确保您的值被读取为float。尝试

pd.to\u numeric（）

csv文件实际上包含多个列。出于某种原因，第一列可以转换为指定的格式。如果我试图在不同的列中运行相同的代码，我会得到相同的错误。一个数据帧可以有不同格式的不同列吗？

df = pandas.read_csv('abc.csv', dtype=object)
df['speed'] = df['speed'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
df['speed'] = df['speed'].map('{:06.2f}'.format)