如何将欧洲格式的时间序列（千位分隔符）导入python或r

从csv文件导入股票数据时遇到了一些问题，该文件采用欧洲格式，如下所示：

Date ;Stock1;Stock2
03.05.2019 ;1.581,70;20,76
30.04.2019 ;1.588,46;20,72

目前我正在使用pandas的read_csv命令。对于第二只股票来说，这很好，而且有了一个快速的解决方法，获得正确的时间指数是没有问题的

然而，stock1的千分之一让我头疼。当它被导入时，python将其视为字符串，而不是浮点，因为。尝试使用千位分隔符，它会破坏我的时间戳

到目前为止未破坏时间戳的脚本版本：

# Importing the data with a "," as decimal separator 
stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv", sep = ";", decimal = ",")

# Time indexing
df['Date'] = df['Date'].apply(pd.to_datetime)
df.set_index(df["Date"], inplace = True)

因为我真的被卡住了，我需要一些帮助，要么找到一种方法直接导入这样的日期，要么保持索引不变，而将其余部分作为浮动导入。或者，如何在导入csv文件之前清理它们

非常感谢您的帮助：

试试这个

library(readr)
stock_data <- read_csv("stock_data.csv", 
    locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = "."))
View(house_pricing_test)

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请看一下帮助文件。在R中，看？读表。有一个函数参数dec。在python中，您可以使用pandas来读取csv。在这种情况下，请查看帮助文档以获取read_csv。此函数有一个类似的参数（如果不是相同的话）。我通常上网阅读pandas文档。谢谢，但我已经在使用pandas的read_csv，我为它刷新了文档，这就是为什么我尝试了上面所述的数千个参数。但是，由于日期分隔符和千位分隔符是相同的，因此熊猫很难正确导入日期和数字。