Pandas选列触发only integer scalar arrays报错如何解决

• 第一步读取CSV时sep=", "设置错误：你的CSV实际分隔符是纯逗号','，分隔符参数多余的空格导致pandas无法正确识别列边界，才会把所有数据读成1列
• 后续拆分列时列名格式错误：names= df.columns.str.split(',').tolist()得到的是嵌套列表，赋值给df.columns后会生成多层索引（MultiIndex），而非普通的字符串索引，用字符串直接取值就会触发你遇到的TypeError

直接调整read_csv参数即可一步读取到格式正确、类型正确的40列数据：

import pandas as pd
data = "mydata.csv"
df = pd.read_csv(
    data,
    sep=',',  # 去掉分隔符里多余的空格
    thousands=',',
    quotechar='"',  # 自动识别列名、数值外包裹的引号，无需额外处理
    dtype='float64' # 直接指定所有列类型为float64，不需要后续apply转换
)
# 此时直接取列即可正常运行
X = df['USDTRY']

如果你不想重新读取CSV，可以直接执行以下代码修复当前df的索引问题：

# 展平多层索引，同时去掉列名里多余的引号
df.columns = [col.strip('"') for col in df.columns.get_level_values(0)]
# 再取列即可正常运行
X = df['USDTRY']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SBA