问题

报错

ValueError: could not convert string to float

问题描述：在数据采集的过程中，由于各种原因导致一些错误发生，而使得存入txt或者csv的数据并不一定是“数”，可能会出现空值或者类似’-0.6827.1’这样的值。当用pandas读取数据之后，调用data.info()显示列的类型为object，列中单元格存的是string格式，如图：

调用

data=pd.DataFrame(data,dtype=np.float)

把数据转换成float类型，会出现报错：

ValueError: could not convert string to float: '-0.6827.1'

解决方案

最好的方式就是把这个值换成0或者把包含这个值的这一条数据删除。但因为数据量巨大，依靠人眼是不可能找到’-0.6827.1’这个值在哪里的，这里给出一个解决方法：

#获取所有列名
col = list(data.columns)

#分别对每一列调用apply方法，出错的地方填入NaN
data[col] = data[col].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

#删除含有NaN的行
data = data.dropna(axis=0,how='all')

结果如下：

参考：https://vimsky.com/article/3694.html