求助：pandas读取CSV时千分位分隔符导致数值转换错误

你遇到的核心问题是：CSV文件里用.作为千位分隔符（而非小数点），但pandas默认会把带.的内容当成浮点数处理，才出现了数值被错误缩小或保留为字符串的情况。下面给你两个实用的解决方法：

方案一：直接用thousands参数解析（推荐） #

Pandas的read_csv函数专门提供了thousands参数来处理千位分隔符，刚好匹配你CSV里的.。设置后pandas会自动去掉这些分隔符，把数值转换成正确的整数类型：

import pandas as pd

# 指定分隔符为';'，千位分隔符为'.'
data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/Test/my_file.csv', sep=';', thousands='.')

运行这段代码后，A列的376.362.691会被正确解析成376362691，和Excel里的数值完全一致。

方案二：先读为字符串再手动转换（兼容特殊场景） #

如果你的CSV里存在同时包含千位分隔符和小数点的数值（比如1.234.567,89这类带小数的格式），可以先把目标列读取为字符串，再替换掉千位分隔符后转换类型：

import pandas as pd

# 先将t、A列以字符串类型读取，避免自动解析错误
data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/Test/my_file.csv', sep=';', dtype={'t': str, 'A': str})

# 去掉所有的'.'，然后转换为整数
data['t'] = data['t'].str.replace('.', '', regex=False).astype(int)
data['A'] = data['A'].str.replace('.', '', regex=False).astype(int)

补充说明：为什么调整decimal参数没用？ #

你之前修改decimal参数是在调整小数点的符号，但你的问题根源是千位分隔符不匹配，所以这个参数自然解决不了问题。decimal是用来告诉pandas哪个符号代表小数点（比如欧洲地区常用','当小数点），而thousands才是专门处理千位分隔的参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者may