Python中如何读取含大写E科学计数法的CSV文件？

你遇到的问题其实挺常见的——Pandas默认的解析引擎可能在某些场景下对大写E的科学计数法识别不够准确，导致读成了字符串类型。下面给你几个简单有效的解决方案：

方案一：读取后批量转换为数值类型 #

如果已经把文件读成了字符串类型的DataFrame，直接用pd.to_numeric配合apply就能批量转换所有列：

import pandas as pd

# 先按原方式读取
df1 = pd.read_csv(filepath[0], header=None, delim_whitespace=True, lineterminator='\r')
# 转换所有列为数值类型，无法转换的会变成NaN（方便排查异常数据）
df1 = df1.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

转换完成后，你可以用df1.dtypes查看每列的类型，确认已经变成float64这类数值类型，就可以正常用来绘图了。

方案二：读取时指定Python引擎直接解析为数值 #

Pandas默认用C引擎读取文件，速度快但对某些特殊格式的兼容性不如Python引擎。试试在读取时指定engine='python'，大概率能直接识别大写E的科学计数法：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv(filepath[0], header=None, delim_whitespace=True, lineterminator='\r', engine='python')

这种方法一步到位，不需要后续转换，适合确认文件内容都是合法数值的场景。

额外提示 #

如果转换后出现NaN值，说明对应的单元格可能有非数值内容，你可以用df1[df1.isna().any(axis=1)]找出这些异常行，排查文件里的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ChrizZ