读取CSV文件时触发ValueError错误，请求技术排查与解决

从你给出的报错追踪和代码片段来看，问题主要出在两个核心点上，我帮你一步步拆解解决：

1. 错误遍历了表头而非数据行 #

你代码里写的for row in header:是关键问题——header是CSV的表头行（比如["Date", "Open", "High", ...]），这时候循环里的row会是单个表头字段名（比如第一次循环row就是字符串"Date"），你再去取row[0]就变成了字符"D"，用这个去匹配%m/%d/%Y的日期格式，必然会触发ValueError。

正确的做法是先读取表头并跳过，再遍历真正的数据行，用csv.reader的示例代码如下：

import csv
from datetime import datetime

with open('你的文件路径.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)  # 读取表头，直接跳过这一行
    for row in reader:  # 这里遍历的才是包含日期、价格的真实数据行
        date = datetime.strptime(row[0], '%m/%d/%Y')
        open_price = float(row[1])
        high = float(row[2])
        # 后续的业务处理逻辑

2. 日期字符串与格式串不匹配 #

如果确认已经在遍历数据行，但还是报错，那就是你的日期字符串实际格式和%m/%d/%Y不匹配。举几个常见的情况：

• 如果日期是YYYY-MM-DD格式，格式串要改成%Y-%m-%d
• 如果日期是日/月/年的顺序（比如05/10/2023代表10月5日），格式串要换成%d/%m/%Y
• 如果日期带时间部分（比如10/05/2023 14:30），需要把时间部分也加入格式串：%m/%d/%Y %H:%M

你可以先打印出报错的日期字符串，确认它的真实格式：

print("当前待解析的日期内容：", row[0])

再对照Python的日期格式代码调整格式串，常用的格式代码包括：

• %Y：4位年份（如2023）
• %m：2位月份（01-12）
• %d：2位日期（01-31）
• %H：24小时制小时（00-23）
• %M：分钟（00-59）

额外省心方案：用pandas自动处理 #

如果你的数据量不小，或者不想手动处理类型转换，用pandas会更高效，它能自动识别日期和数值类型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('你的文件路径.csv', parse_dates=['Date'])
# 此时df['Date']已经是datetime类型，Open、High等列也自动转为float类型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ysites