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

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')

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