python - 在 read_csv 中为 Pandas 索引列指定转换器

我试图在索引列中读取带有十六进制数字的 CSV 文件:

InputBits, V0, V1, V2, V3
7A, 0.000594457716, 0.000620631282, 0.000569834178, 0.000625374384,
7B, 0.000601155649, 0.000624282078, 0.000575955914, 0.000632111367,
7C, 0.000606026872, 0.000629149805, 0.000582689823, 0.000634561234,
7D, 0.000612115902, 0.000634625998, 0.000584526357, 0.000638235952,
7E, 0.000615769413, 0.000637668328, 0.000590648093, 0.00064987256,
7F, 0.000620640637, 0.000643144494, 0.000594933308, 0.000650485013,

我可以使用以下代码来做到这一点:

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=False,
                 converters={'InputBits': lambda x: int(x, 16)})
df.set_index('InputBits', inplace=True)

问题是这看起来不必要地笨重。有没有办法做一些等同于以下的事情？

df = pd.read_csv('data.csv', converters={'InputBits': lambda x: int(x, 16)})

这失败了，因为 InputBits 现在是第一个数据列

ValueError: invalid literal for int() with base 16: ' 0.000594457716'

最佳答案

正如@root 在这里指出的那样，此示例中的问题是标题与列名和列值的未对齐，这些列名和列值都有一个尾随逗号。实际上，the documentation 处理的是这种特定场景:



这里的解决方案是首先运行

sed -i 's/, \r$//' data.csv

去掉最后的逗号(和 Windows 行尾)。然后，预期的命令几乎开箱即用:

pd.read_csv('data.csv', index_col='InputBits',
             converters={'InputBits': lambda x: int(x, 16)})

关于python - 在 read_csv 中为 Pandas 索引列指定转换器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40347377/