PandasでCSV読込時、特定の列（オブジェクト型）をFloat型に変換したい。

Question

目的：PandasでCSV読込時、特定の列（オブジェクト型）をFloat型に変換したい。
Csvファイルの中身

　 A B
1 日時 金額
2 2020/02/05 15:50:00 20,000

下記コードを実行すると、could not convert string to float :20,000となる

ソースコード

#coding: utf-8

import codecs
import pandas as pd
import numpy as np

with codecs.open(R'filepass, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:
df = pd.read_csv(file)

df.rename(columns={'日時':'Date', '金額': AMT}, inplace = True)

data = df[['Date', 'AMT']]

---

pd.read_csv時に、dtypeで辞書型でfloatを指定したがエラーになる。

Answer 1

thousands=','を指定すると、カンマ区切りの数値もよしなに処理して読み込んでくれます。
参考：Convert number strings with commas in pandas DataFrame to float

import pandas as pd
from io import StringIO

# サンプルデータ。カンマを含むセルは " で囲まれている前提
s = """日時,金額
2020/02/04 15:50:00,123
2020/02/05 15:50:00,"20,000"
"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), thousands=',')
df.rename(columns={'日時':'Date', '金額': 'AMT'}, inplace = True)
print(df)
#                  Date    AMT
#0  2020/02/04 15:50:00    123
#1  2020/02/05 15:50:00  20000

print(df.info())
#RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
#Data columns (total 2 columns):
#Date    2 non-null object
#AMT     2 non-null int64
#dtypes: int64(1), object(1)

Comments

[bad.dna]

ありがとうございます！