Python - 由于在转换中捕获了标头，因此无法将字符串转换为浮点数

Question

我正在尝试将特定列从字符串转换为 Python 中的浮点数，但我总是会遇到错误：

无法将字符串转换为浮点数：'Tour Delay Minutes'

Tour Delay Minutes 是特定列的名称，包含 6.31 或整数（如果结果是整数）如 9,10 等值。我的代码是：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('H:\\testing.csv',thousands = ',')
data.drop([0], axis=1) #Removes the header? based on another post
cols=['Tour Delay Minutes','Passenger Delay Minutes','Driver Delay Minutes','Engine Failures','Vehicle Failures'] #Columns containing ints and floats 
for col in cols: #Loop to transform all column strings to floats by default
    data[col]= data[col].astype(dtype=np.float64)
data.info()

在加载点指定的 dtypes 是：

Unnamed: 0                         int64
Time Period                       object #contains day,midday,early afternoon
Tour Number                       object #contains integers
Tour Delay Minutes                object #contains float numbers
Passenger Delay Minutes           object #contains float numbers
Driver Delay Minutes              object #contains float numbers
Engine Failures                   object #contains integer numbers
Vehicle Failures                  object #contains integer numbers

我想该错误也适用于所有其他标记为对象的列（如上所示），这是因为 Python 也尝试转换标题（第 1 行）。请问有什么解决方法吗？我也试过下面的代码，但是没有用：

data['Tour Delay Minutes'].astype(str).astype(float)

编辑：添加示例数据集以帮助找到解决方案 - 请参阅链接：

https://i.stack.imgur.com/o4zcX.png

 Unnamed: 0 (index) Time Period Tour Number Tour Delay Minutes  Passenger Delay Minutes Driver Delay Minutes    Engine Failures Vehicle Failures
0   2018/19-P08 261803  11  6   5   2   0
1   2018/19-P08 325429  16  12  4   0   0
2   2018/19-P08 359343  14  5   9   0   0
3   2018/19-P08 366609  18  10  8   0   0
4   2018/19-P08 370697  63  37  26  2   0
5   2018/19-P08 392535  1474    140 1334    37.1194012  0.022591857
6   2018/19-P09 394752  0   0   0   0   0
7   2018/19-P09 408713  31  13  18  1.25    0
8   2018/19-P09 433763  62  49  13  4.766666667 1
9   2018/19-P09 440100  0   0   0   1   1
10  2018/19-P09 440258  17  14  3   1   0
11  2018/19-P10 440280  46  46  0   2.933333333 2
12  2018/19-P10 440929  22  7   15  1   0
13  2018/19-P10 441110  26  13  13  0   0
14  2018/19-P10 441585  4   0   4   0   0
15  2018/19-P10 442092  39  12  27  1.923076923 0
16  2018/19-P11 442105  0   0   0   0   0
17  2018/19-P11 442173  3   0   3   0   0
18  2018/19-P11 443580  4   2   2   0.428571429 0
19  2018/19-P11 443594  3   2   1   0.285714286 0
20  2018/19-P12 443599  2   1   1   0.285714286 0
21  2018/19-P12 443709  5   0   5   0   0
22  2018/19-P12 443885  3   0   3   0   0
23  2018/19-P12 444040  15  9   6   0.857142857 0
24  2018/19-P12 445021  3   0   3   0   0

编辑 2：添加了实际样本数据集 - 图片链接仍然可用

Answer 1

几天后，测试文件并运行不同的脚本，我想我解决了我的问题。

问题是从另一个 CSV 添加了重复的标题 组合脚本，并在尝试转换时导致问题 我的主文件的列。

我现在的问题是，如何消除主 CSV 文件（大约 1700 万行）中的重复标题？

编辑：重复标题问题已解决

我遵循了 jezrael 提供的建议，并成功地消除/删除了所有包含标题的重复行。附上链接给有兴趣的人。非常感谢为解决此问题做出贡献的用户。

 y = x[~x['Time Period'].str.contains('Time Period')]
#The above helped me remove all applicable rows that contained the string "Time Period

    y.to_csv("H:\\modded.csv")
data1 = pd.read_csv("H:\\modded.csv")
data1.dtypes
#I then save "y" as new CSV file, load the new dataset and voila the columns containing numbers have changed dtypes to float64.

How to drop rows from pandas data frame that contains a particular string in a particular column?

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