pandas ValueError: could not convert string to float: （dataframe string 转 float）（object 转 float）

最新推荐文章于 2024-10-16 06:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-16 06:00:00 发布 · 3.4k 阅读

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本文介绍使用Pandas将CSV文件中空的object类型列转换为float类型的方法，包括读取文件、删除前两列、获取列名并转化为列表、应用pd.to_numeric将所有列类型转化为数值型并用0填充NaN值，最终将DataFrame所有列类型统一为float。

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问题：pandas 导入 csv文件之后，有部分列是空的，列的类型为object格式，列中单元格存的是string格式

需求：把空的列（object）转化成浮点类型（float）

方法：

# 读取文件
data = pd.read_csv("./data/data.csv", encoding='utf-8')
 
# 前两列丢掉
data = data.ix[:, 2:]
 
# 找到列名，转化为列表
col = list(data.columns)
 
# 把所有列的类型都转化为数值型，出错的地方填入NaN，再把NaN的地方补0
data[col] = data[col].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
# 至此，object的列（列中存储的是string类型）转成了float
 
# 最后一步，把所有列都转化成float类型，done！
data = pd.DataFrame(data, dtype='float')