Python 如何清理此数据类型对象并将其转换为float类型

如何将列High转换为数据类型float，并保持NaN值

                             Hight
0                       
1               1,82 m (6 ft 0 in)
2        1,74 m (5 ft 9 in) metres
3               1,88 m (6 ft 2 in)
4                              NaN
5       1,80 m (5 ft 11 in) metres

您可以使用：

                             Hight
0                              NaN
1                             1.82 
2                             1.74
3                             1.88
4                              NaN
5                             1.80

mask

带有

inplace=True

---

np.其中

---

你的解决方案对我来说很好。非常感谢，但它不起作用，因为浮点是数字，不能转换为Null或NaN。我试图做的是将包含数字类型对象的数据转换为float，但保持空值。我不确定我是否表达得恰当。不，你没有

np.nan

是一个数值对象。它被认为是一个

float

值。在这一点上，我不确定你的意思。我有一个包含数字和字母类型对象的列，我通过使用.fillna和ceros清理了它，删除了不必要的字符，只保留数字类型float，尽管我希望将null值保留为null，而不是它们刚刚变成的0.00。提前多谢

fillna

做了你不想做的事。也就是说，它用零替换空值。我将删除我的答案以减少混淆。我必须这样做，以填充行中缺少的值

 df.loc[df['column'] == 0.0, 'column'] = np.nan

df['column'].mask(df['column'].eq(0), inplace=True)

a = df['column'].to_numpy()
df['column'] = np.where(a, a, np.nan)