Python Pandas read_csv:将特定字符串转换为numpy.inf

我有一个csv文件的数据。这些值是浮点值，但无限值除外，它由字符串“infinite”表示。这些值可以出现在任何列中

我想将“无限”字符串值转换为numpy.inf

使用numpy genfromtxt函数，我可以执行以下操作：

dataparams={'delimiter':"\t",
            'skip_header':1,
            'names':True,
            'missing_values':'INFINITE',
            'filling_values':np.inf}

data = np.genfromtxt(file,**dataparams)

我想对熊猫做同样的事情

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我可以使用na_values='INFINITE'将'INFINITE'字符串转换为NaN，但这不是我想要的。Pandas文档表明Pandas>0.10支持inf值，但在读取文件时，我不知道如何进行转换。在pandas中有没有一个简单的方法可以做到这一点呢？

派对有点晚了，但在我解决这个问题时，我使用了一个

TextIOBase

的包装器，我认为它不支持作为参数arg，你必须将其作为后处理步骤来做，或者定义一个转换器函数并将其传递给

转换器

参数，或者你更愿意调用

fillna吗（np.inf）

作为传递

na_values='INFINITE'后的后处理步骤，我不想将'INFINITE'映射到NaN。数据集中可能缺少值。我想区分无限值和缺少的值。然后您必须调用
replace
或传递映射到某个用户定义方法t的dicto
converters
param for
read\u csv
这是有效的：
pd.read\u csv（file，sep='\t'，header=1）。replace（'INFINITE'，np.inf）
它对于大文件可能不是很有效。我一直在尝试使用converters param来实现这一点，但我不知道如何为所有列编写转换器。