如何强制所有字符串浮动？ [复制]

Question

我有一个小数据框，仅包含两列，其中应该包含所有浮点数。所以，我有两个字段名为“价格”和“分数”。当我查看数据时，对我来说这一切都像是浮动的，但显然有些东西是一个字符串。有什么办法可以踢出这些是字符串但看起来像花车的东西？或者，有没有办法强制所有东西都是浮动的？错误出现在此处显示的最后一行，然后没有其他工作。

df = pd.read_csv('C:\\my_path\\analytics.csv')
print('done!')
modDF = df[['Price', 'Score']].copy()
modDF = modDF[:100]
for i_dataset, dataset in enumerate(datasets):
    X, y = dataset
    # normalize dataset for easier parameter selection
    X = StandardScaler().fit_transform(X)

这是堆栈跟踪：

datasets = [modDF]
for i_dataset, dataset in enumerate(datasets):
    X, y = dataset
    # normalize dataset for easier parameter selection
    X = StandardScaler().fit_transform(X)


Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-18-013c2a6bef49>", line 5, in <module>
    X = StandardScaler().fit_transform(X)

  File "C:\Users\rs\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 553, in fit_transform
    return self.fit(X, **fit_params).transform(X)

  File "C:\Users\rs\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 639, in fit
    return self.partial_fit(X, y)

  File "C:\Users\rs\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 663, in partial_fit
    force_all_finite='allow-nan')

  File "C:\Users\rs\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 496, in check_array
    array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order)

  File "C:\Users\rs\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 538, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

ValueError: could not convert string to float: 'Price'

Answer 1

您可以尝试像这样使用pd.to_numeric：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce', downcast='float')

这会尝试将您的数据转换为浮点数，非浮点数的数据将作为 Nan 返回。

然后

df.dropna(how='any', axis=0, inplace=True)

它只会删除其中至少包含 1 Nan 值的任何行。