Python 熊猫：如何在CSV中查找引发错误的行；ValueError:无法将字符串转换为浮点值；

我正在使用以下命令将CSV导入熊猫数据帧：

df=pandas.read_csv("import.csv", names=["Year", "Month", "Day", "Time", 
"ColA"], encoding='iso-8859-1')

但是，将ColA作为数据类型对象导入

我尝试使用此函数将该列转换为浮点：

df['ColA'] = df['ColA'].astype(float)

但是，会出现以下错误：

 ValueError: could not convert string to float: 

这限制了我，因为我不能在object类型的列上运行mean、sum等函数（我需要能够运行）。在对象类型的dataframe中的列上运行类似的函数会返回错误：

DataError: No numeric types to aggregate

可乐也含有负数。 现在我想知道如何让Spyder/Python/Pandas告诉我是哪一行引起了错误。换句话说，我如何找出哪一行包含Python解释为字符串的内容

CSV包含数十万行，因此仅通过在Excel中浏览CSV来查找字符串是没有希望的。非常感谢您的建议

编辑

@Jon Clements的以下注释成功地将该列转换为float64类型。 但是，为了处理这些“非数字故障值”，如果Spyder/PythonIDE控制台能够提供这些值，则可以简化查找过程。Python返回引发错误的特定位置是有道理的。此外，它还可以帮助您节省大量查找这些文件的时间，尤其是在处理大型CSV文件时

版本信息：

python: 3.6.3.final.0

python-bits: 64

pandas: 0.20.3

---

您是否尝试过df['ColA'].astype（'float64'）

如果不起作用，请尝试：

df.apply(pd.to_numeric)

pd.to_numeric具有关键字参数错误：

arg：对象或序列的列表、元组或数组 错误：{'ignore'，'raise'，'concurve'，}，默认值为'raise'

- If 'raise', then invalid parsing will raise an exception
- If 'coerce', then invalid parsing will be set as NaN
- If 'ignore', then invalid parsing will return the input

---

你不能做熊猫。到数值（df['ColA'，errors='compresse'）然后处理NAN吗？尝试了您的建议：pandas.to_numeric（df['ColA'，errors='concure'），之后列的数据类型为float64。但是，它仍然会引发错误DataError:No numeric type to aggregateWell yes。。。我希望你能重新分配这个列，或者在数据框中创建一个新的列，并返回它的值……这一次效果很好。然而，我仍然想知道是否有可能知道CSV中哪一行会返回与此相关的错误。假设CSV包含像abcd这样的实际字母，您的方法仍然有效吗？如果是这样的话，如果Pandas能告诉你具体的位置那就太酷了。如果你的索引是从0到N的自动索引（因此它对应于CSV中的行号），那么

df.index[pd.to_numeric（df.ColA，errors='concurve'）.isna（）]

应该这样做。。。（或重新使用现有列作为选择，而不是重新运行它）