對于以下 csv 檔案
ID,Kernel Time,device__attribute_warp_size,cycles_elapsed,time_duration
,,,cycle,msecond
0,2021-Dec-09 23:04:13,32,175013.666667,0.122208
1,2021-Dec-09 23:04:16,32,2988.833333,0.002592
2,2021-Dec-09 23:04:18,32,2911.666667,0.002624
我想對一列的值進行求和，cycles_elapsed，但如您所見，第一行不是數字。我撰寫了以下代碼，但結果不是我所期望的。
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv('test.csv', thousands=',', usecols=['ID', 'cycles_elapsed'])
print(df['cycles_elapsed'])
c_sum = df['cycles_elapsed'].loc[1:].sum()
print(c_sum)
$ python3 test.py
0 cycle
1 175013.666667
2 2988.833333
3 2911.666667
Name: cycles_elapsed, dtype: object
175013.6666672988.8333332911.666667
我該如何解決？
uj5u.com熱心網友回復：
檔案的第二個資料有問題，按skiprows=[1]引數省略這一行，所以得到正確的數字列sum：
df = pd.read_csv('cycles_elapsed.csv', skiprows=[1], usecols=['ID', 'cycles_elapsed'])
print (df)
ID cycles_elapsed
0 0 175013.666667
1 1 2988.833333
2 2 2911.666667
print (df.dtypes)
ID int64
cycles_elapsed float64
dtype: object
c_sum = df['cycles_elapsed'].sum()
print(c_sum)
180914.166667
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