Pandasでcsvデータ(数値データ)を読み込むと、負の数値が文字列になってしまう

Question

Pandasでカンマ区切りcsvデータを読み込み、数値の列を抽出してクラスタリングをしようとしております。ところが、csvデータの数値の列の中で負の符号(例えば-36180など)が有る箇所が、df.head()で見ますとなぜか(36180)　の様な()付きの文字列になってしまっており、そのためかクラスタリング実行時にエラーになってしまいます。
【エラー】could not convert string to float: '(36180.00)'

どのようにすれば、-36180　の様に数値のままデータフレームにできますでしょうか。ご教示いただけますと幸いです。

なお、読み込み時のコードは以下です（なぜかエンコーディングエラーが多発するファイルのため、ネットを参照して以下の様にして読み込みました。）：

import codecs
import pandas as pd 

pd.set_option('display.max_columns', 1000)

with codecs.open('Agent3.csv', "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
    df = pd.read_table(file, delimiter=",")
    display(df.head())

Answer 1

df = pd.read_table(file, delimiter=",").astype(float)

こうすれば一回文字列として読み込んだとしてもfloat型に変えられますよ

Comments

[_hh]

有難うございます。しかし、読み込みの時点で以下の様なエラーが出力されるようになってしまいました。。
could not convert string to float: '(592020.00)'

[退会済みユーザー]

そうしたらエンコードが多発しないようにどうにかして
普通に
pd.read_csv()
をするのが一番だと思います

[_hh]

有難うございます。Excelでファイルを開き、エンコーディングエラーの原因と思しき列を手作業で全て削除し、普通のカンマ区切りcsvにしてpd.read_csvするようにしたところ、問題は解消しました。