将string更改为在导入的.csv中浮动
快速的问题，我没有设法快速解决的问题：
我正在处理.csv文件，似乎无法find将string转换为浮点的简单方法。 这是我的代码，
import csv def readLines(): with open('testdata.csv', 'rU') as data: reader = csv.reader(data) row = list(reader) for x in row: for y in x: print type(float(y)), readLines() 正如你所看到的，它将在variables行的x组列表中的每一个y元素中打印出一个types; 这会产生一个很长的"<type 'float'>" 。 但是这实际上并没有将每个元素都改变为一个float，也没有设置for循环来执行float(y) （typestesting返回每个元素的“string”）。
我也尝试了literal_eval，但也失败了。 将列表元素更改为浮动的唯一方法是创build一个新的列表，可以使用列表理解或手动创build，但是会丢失每个列表的原始格式（作为一个较大列表中一组元素的列表）。
我想整个问题实际上只是“使用Python以.csv或excel格式读取，组织和综合数据的最简单方法是什么？
提前感谢那些彬彬有礼的/有足够的知识，以帮助。
你是正确的，内置csv模块在处理混合数据types时是非常原始的，在导入时进行所有的types转换，甚至在这个选项菜单上有一个非常严格的选项，这将破坏大多数真实世界的数据集（不一致在Booleans和因素中引用和转义，缺失或不完整的值，不匹配的Unicode编码导致字段内的幻影引号或转义字符，不完整的行将导致exception）。 修复csv导入是pandas无数的好处之一。 所以，你的最终答案确实是停止使用内置的CSV导入，并开始使用pandas。 但是让我们从你的问题的文字回答开始。
首先你问“如何将string转换为浮动，在CSV导入” 。 答案就是根据csv文档打开csv.reader(..., quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
csv.QUOTE_NONNUMERIC：指示阅读器将所有非引用字段转换为floattypes。
如果将所有未加引号的字段（整型，浮点型，文本型，布尔型等）都转换为浮点型（这通常是一个糟糕的主意，原因很多）（布尔值中的缺失或NA值或因素将被静默压制） 。 而且它显然会在未引用的文本字段上失败（抛出exception）。 所以这是脆弱的，需要try..catch保护。
然后你问： “我想整体问题实际上就是”使用Python以.csv或excel格式读取，组织和综合数据的最简单方法是什么？“” csv.reader解决scheme使用csv.reader(..., quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)打开csv.reader(..., quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
但@geoffspear正确地回答说： “你的”整体问题“的答案可能是”大pandas“，尽pipe它有点模糊。
尝试如下所示
import csv def read_lines(): with open('testdata.csv', 'rU') as data: reader = csv.reader(data) for row in reader: yield [ float(i) for i in row ] for i in read_lines(): print(i) # to get a list, instead of a generator, use xy = list(read_lines())
至于最简单的方法，那么我build议你看看xlrd ， xlwt模块，个人来说我总是很难用各种各样的CSV格式。
将一串string转换为浮点数时，应使用try / catch来捕获错误：
def conv(s): try: s=float(s) except ValueError: pass return s print [conv(s) for s in ['1.1','bls','1','nan', 'not a float']] # [1.1, 'bls', 1.0, nan, 'not a float']
请注意，无法转换的string只是简单地传递。
一个csv文件是一个文本文件，所以你应该使用类似的function：
def readLines(): def conv(s): try: s=float(s) except ValueError: pass return s with open('testdata.csv', 'rU') as data: reader = csv.reader(data) for row in reader: for cell in row: y=conv(cell) # do what ever with the single float # OR # yield [conv(cell) for cell in row] if you want to write a generator...
得到它了：
def read_lines2(): with open('testdata.csv', 'rU') as data: reader = csv.reader(data) for row in reader: new = [float(x) for x in row if x != ''] read_lines2()
让我知道是否还有可以改进的地方 – 谢谢！
for y in x: print type(float(y)),
float（y）取y的值并返回一个基于它的float值。 它不修改y-它返回一个新的对象。
y = float（y）
更像是你在找什么 – 你必须修改对象。