百木园pandas ValueError: could not convert string to float: （dataframe string 转 float）（object 转 float）
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：
# 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0data[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\')
转化成float后，可以实现数据的筛选了！全部数据3900万减至3600万！
注意：以上方法简单粗暴，将所有的列全部转化为float类型，会导致日期、车辆号码的丢失。
建议修改成如下，仅对某些列进行转化float类型。缺点是对大数据耗时较长（15min）
data[\'lng\'] = data[\'lng\'].apply(pd.to_numeric, errors=\'coerce\').fillna(0.0)data[\'lat\'] = data[\'lat\'].apply(pd.to_numeric, errors=\'coerce\').fillna(0.0)
来源：https://www.cnblogs.com/caiyiying/p/14746995.html
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