Python 熊猫阅读科学符号和变化

我在pandas中有一个数据帧，我正在从csv中读取它

我的一个列的值包括

NaN

、

float

和科学记数法，即

5.3e-23

我的问题是，当我读取csv时，pandas将这些数据视为

对象数据类型

，而不是它应该是的

float32

。我猜是因为它认为科学符号是字符串

---

在读入数据类型后，我尝试使用

df['speed'].astype（float）

转换该数据类型，并尝试使用

df=pd.read\u csv（'path/test.csv'，dtype={'speed'：np.float64}，na_value=['n/a']）指定正在读入的数据类型。

。这会引发错误

ValueError:无法安全地转换传递的用户数据类型如果不查看您的数据，很难说，但您的行中似乎存在一个问题，即它们包含除数字和“n/a”值以外的其他内容。您可以加载数据帧，然后将其转换为数字，如问题答案中所示。如果您有pandas版本>=
0.17.0
，则可以使用以下内容：

df1 = df.apply(pd.to_numeric, args=('coerce',))

然后，您可以使用NA值删除行，或者使用
将它们填充为零。我意识到是
无穷
语句导致了我的数据中的问题。使用“查找并替换”按钮删除此项已奏效

@安东·普罗托波夫的回答也适用于@DSM关于我没有键入
df['speed']=df['speed'].astype（float）
的评论

谢谢你的帮助。
在我的情况下，使用工作过的

你能展示一下你的数据框中的数据吗？我不能重现那个问题。阅读科学记数法的价值观似乎很有效。你能提供一个小样本数据集来演示这个问题吗？你确定数据中没有其他值导致错误吗？@BrenBarn，@Anton Protopopov，你认为是
无穷大
造成的吗？通过“尝试转换数据类型”，你的意思是你只需键入
df['speed'].astype（float）
？因为
df['speed']=df['speed'].astype（float）
应该可以工作。
inf
可以工作，但不能
Infinity
。有人要求支持
无限
，但尚未得到处理。
df1 = df.apply(pd.to_numeric, args=('coerce',))

df['column'] = df['column'].round(2)