【发布时间】：2014-04-10 13:29:35
【问题描述】：
固定格式的数据文件有时没有明确的小数点，而是依靠格式化字符串将整数解析为浮点数（例如，%4.2f）。 read_fwf 中是否内置了此类功能？即，有没有一种简单的方法可以将 1004 解析为 10.04？
【问题讨论】：
【发布时间】：2014-04-10 13:29:35
【问题描述】：
您可以使用自定义转换器，在您阅读文件时即时转换：
def convert_to_decimals(x):
return x.format('4%.2f')
df = pd.read_fwf('myfile', converters={'col_to_convert':convert_to_decimals})
所以这里发生的情况是，我们正在定义一个转换函数，然后通过传递一个 dict 来设置 converters 参数，其中包含我们要转换的列作为键，函数名称作为转换函数。
【讨论】：
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这似乎不起作用。例如，'1004'.format('%4.2f') 或 '1004'.format('4%.2f') 返回 '1004'。因此，当我应用上述内容时，'col_to_convert' 具有对象的 dtype 而不是浮点数。另一方面， def convert_to_decimals(x): return float(x)/100 df = pd.read_fwf('myfile', converters={'col_to_convert':convert_to_decimals}) 会进行正确的转换。更有趣的是函数 convert_to_decimals(x,formatstring) 可以更灵活地进行转换。 （抱歉格式不好。）
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所以你希望 dtype 是浮点数，试试这个
def convert_to_decimals(x): return float(x[:-2] + '.' + x[-2:]) -
@TedTo 对于自定义格式，您必须定义它并在读取文件或在读取后执行它时用作转换器参数