将字符串转换为浮点数：ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'.'

Question

我正在尝试将字符串转换为浮点数，但标题中出现错误。我不明白为什么它不将句点（'.'）识别为小数。这是我的数据框的头部。

      Country                                           Variable  \
0  Afghanistan                 Inflation, GDP deflator (annual %)   
1  Afghanistan                            GDP (constant 2010 US$)   
2  Afghanistan                                  Population, total   
3  Afghanistan                       Population ages 15-64, total   
4  Afghanistan  Employment to population ratio, 15+, total (%)...   

2007 [YR2007]     2008 [YR2008]      2009 [YR2009]     2010 [YR2010]  \
0  22.3820157780035  2.17910328500052  -2.10708255443797  9.43779477259656   
1  11721187594.2052    12144482858.18   14697331940.6464  15936800636.2487   
2          26616792          27294031           28004331          28803167   
3          13293041          13602366           13950492          14372378   
4  47.1220016479492  47.0480003356934    47.015998840332  47.0429992675781   

这里是代码（Python 3.6）：

growth_raw.iloc[:,3:] = growth_raw.iloc[:,3:].values.astype('float64')

我明白了：

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

任何明智的想法都值得赞赏。非常感谢。

更新：我不小心将 NA '..' 转换为 '.'。我现在已将它们转换为''。我现在明白了

ValueError: could not convert string to float:

我试过了

growth_raw.apply(lambda x: x.str.strip())

为了转换，我试过了

growth_raw.iloc[:,2:].values.astype(float)

这给了我上述错误。我还尝试了以下两种方法，它们没有给我任何错误，但对数据什么也不做：

growth_raw.iloc[:,2:].apply(lambda x: pd.to_numeric(x), axis=0)
growth_raw.iloc[:,2:].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')

Answer 1

使用 pd.to_numeric 以更安全地使用 erros = 'coerce' （实际可能存在一些不良数据），即

df.iloc[:,3:].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')

Answer 2

这个数据样本似乎没有任何问题，您转换它的方式对我来说很好。 所以导致问题的原因是数据中的其他地方。

我不小心将 NA '..' 转换为 '.'。我现在已将它们转换为''。

你为什么这样做？我无法得到它。你认为熊猫应该如何将''（空字符串）转换为浮点数。在交互模式下试试这个float('')，你会得到你在这里报告的错误。 离开NaNs，看看会发生什么。

能否请您提供错误的完整回溯？看起来你有'。它应该是一个数字。