Python ValueError:无法将字符串转换为浮点：'；HH#u收入'；

我想将传入的数据转换为excel文件中的浮动，我不知道如何做，如果有人能帮助我，我将非常感激

with open(file_path, "rt") as csv_file:
        content = csv.reader(csv_file)
        for row in content:
            values = []
            for column in row:
                values.append({'number_value': float(column)})
            payload = {
                'row': {'values': values}
            }

            response = prediction_client.predict(model_full_id, payload)
            print("Prediction results:")
            for result in response.payload:
                print("Predicted class name: {}".format(result.display_name))
                print("Predicted class score: {}".format(result.classification.score))

---

有一些数据是字符串格式的，请问如何将字符串格式的数据转换为浮点格式？

我不确定CSV文件的数据格式是什么，也不确定加载数据后您想对其执行什么操作。然而，您的问题是如何“将传入数据转换为excel文件中的浮点”

一种简单的方法是使用

pandas

模块读取CSV文件，并将其中的数据类型转换为新的数据帧

您可以使用

read\u csv

方法中的

dtype

参数来更改正在读取的列的数据类型，例如，将整数值读取为浮点值。请看一下文档

对于上面的代码，您可以尝试以下操作（将“filename.csv”替换为您的文件名，将“column\u name\u”值替换为csv中的值）：

可以指定要作为浮点类型导入的列。我们可以通过检查每列的数据类型来确认情况：

print(df.dtypes)

这将显示如下内容：

column_name_1    float64
column_name_2    float64
dtype: object

---

然后可以使用

iterrows（）

函数迭代新数据帧中的行。您可以参考此链接以获取有关使用此项的帮助：

您可以将生成异常的代码部分包含在try块中：

with open(file_path, "rt") as csv_file:
    content = csv.reader(csv_file)
    for row in content:
        values = []
        for column in row:
            try:
                values.append({'number_value': float(column)})
            except ValueError:
                values.append({'number_value': column})
        payload = {
            'row': {'values': values}
        }

        response = prediction_client.predict(model_full_id, payload)
        print("Prediction results:")
        for result in response.payload:
            print("Predicted class name: {}".format(result.display_name))
            print("Predicted class score: {}".format(result.classification.score))

---

csv文件中的第一行通常包含列名，而不是值。从第二行开始。是的，你是对的，但之后它会显示这个错误，因为我有一个字符串格式的列，比如'RENTER'，错误是'ValueError:无法将字符串转换为float:'RENTER'，它仍然无法将字符串转换为float，事实上我想对所有列执行此操作，所有列都应该是float，它再次向我显示了这一点==>无法将google.protobuf.Value.number\u值设置为“RENTER”：“RENTER”具有类型，但字段Value.number\u值应为以下类型之一：（，）您可以添加一个csv文件整行/整列的示例吗？如果可能的话，在您的终端中进行整个回溯。--这是其中一行==>30000，RENTER，German，N，1,25-29，German，1 3RD PL UNIT 703，CA，LONG BEACH，LOS ANGELES，90802，7.00-7.99，7Day，FM，0，CircAdm-这是错误==>TypeError:无法将google.protobuf.Value.number_值设置为“RENTER”：“RENTER”具有类型，但应为以下类型之一：（，）对于字段Value.number\u Value，我不是专家，您向我们提供了很少的细节来帮助我们了解问题。但据我所知，我看到你使用谷歌的协议缓冲区。在本例中，您尝试将字符串值（

RENTER

）分配给需要浮点值的属性

google.protobuf.value.number\u值

。所以，试着分析你的代码，看看如何协调你的价值观​​具有定义的属性。

with open(file_path, "rt") as csv_file:
    content = csv.reader(csv_file)
    for row in content:
        values = []
        for column in row:
            try:
                values.append({'number_value': float(column)})
            except ValueError:
                values.append({'number_value': column})
        payload = {
            'row': {'values': values}
        }

        response = prediction_client.predict(model_full_id, payload)
        print("Prediction results:")
        for result in response.payload:
            print("Predicted class name: {}".format(result.display_name))
            print("Predicted class score: {}".format(result.classification.score))