Challenge of pre process a csv file comma separated values with money cents with comma too

csv.csv

processador.py

import pandas as pd

# Separando colunas para tratamento

colunas_para_manter = [0,3]
colunas_para_processar = [1,2,4,5,6,7]

# Lendo dataframes e separando para tratamento

dataframe_original = pd.read_csv("teste.csv", usecols=colunas_para_manter)
dataframe_original.columns=['coluna_1', 'coluna_2']

# Criando colunas para o dataframe a ser processado para melhor tratá-lo por índices

dataframe_para_processar = pd.read_csv("teste.csv", usecols=colunas_para_processar)
colunas = ["numero_" + str(int(numero)+1) for numero in range(len(dataframe_para_processar.columns))]
dataframe_para_processar.columns = colunas

# Criando novo dataframe e utilizando pares de colunas para formar o número

df_com_numeros = pd.DataFrame()

df_com_numeros["numero_1"] = dataframe_para_processar["numero_1"].map(str) + "." + dataframe_para_processar['numero_2'].map(str)
df_com_numeros['numero_2'] = dataframe_para_processar['numero_3'].map(str) + "." + dataframe_para_processar['numero_4'].map(str)
df_com_numeros['numero_3'] = dataframe_para_processar['numero_5'].map(str) + "." + dataframe_para_processar['numero_6'].map(str)

# Este passo já está explícito

df_com_numeros['numero_1'] = pd.to_numeric(df_com_numeros['numero_1']).map(float)
df_com_numeros['numero_2'] = pd.to_numeric(df_com_numeros['numero_2'].map(float))
df_com_numeros['numero_3'] = pd.to_numeric(df_com_numeros['numero_3'].map(float))

# Criando um novo dataframe com as colunas originais e com os novos números formados

novo_df = pd.concat([dataframe_original, df_com_numeros], axis=1) 

print(novo_df)