Python 将列（str）转换为（Float），ValueError:无法将字符串转换为Float:'；空'； 对不起，各位，我知道这个问题以前已经被回答过了，我尝试了所有的答案，也做了4个小时的研究和尝试。我做不到。

我相信我的数据有点奇怪

因此，根据我的数据和尝试：

x = pd.DataFrame({ "Cost" : [ "83.53462540716612" , "0.0" , "66.6315396408911" , "340.9281334351922" , "181.8128056341571" , "0.00" ]

###Attempt 0
# x["Cost"] = x["Cost"].str.replace(' ', '')
# x["Cost"] = x["Cost"].str.replace(',', '').astype(float)


###Attempt 1
#x = x.where((pd.notnull(x)), None)
#x["Cost"]  = float(len(x["Cost"]))


###Attempt 2
#x["Cost"].isdecimal()
#x = [float(x) for x in range(len(x["Cost"])) ]


###Attempt 3
#[float(x) for x in x["Cost"].strip().split()]


###Attempt 4
#x["Cost2"] = x["Cost"].append([float(str(x)) for x in x["Cost"].split(' ') if len(x)>1])


###Attempt 5
#x["Cost"]  = pd.get_dummies(x["Cost"]).values

我的尝试：

x = pd.DataFrame({ "Cost" : [ "83.53462540716612" , "0.0" , "66.6315396408911" , "340.9281334351922" , "181.8128056341571" , "0.00" ]

###Attempt 0
# x["Cost"] = x["Cost"].str.replace(' ', '')
# x["Cost"] = x["Cost"].str.replace(',', '').astype(float)


###Attempt 1
#x = x.where((pd.notnull(x)), None)
#x["Cost"]  = float(len(x["Cost"]))


###Attempt 2
#x["Cost"].isdecimal()
#x = [float(x) for x in range(len(x["Cost"])) ]


###Attempt 3
#[float(x) for x in x["Cost"].strip().split()]


###Attempt 4
#x["Cost2"] = x["Cost"].append([float(str(x)) for x in x["Cost"].split(' ') if len(x)>1])


###Attempt 5
#x["Cost"]  = pd.get_dummies(x["Cost"]).values

什么都不管用。。 获取错误，例如：

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

# else, only a single dtype is given
# _astype_nansafe works fine with 1-d only
# TODO(extension)
# Explicit copy, or required since NumPy can't view from / to object.

您可以使用和强制错误，以便在无法转换时，这些错误会导致

NaN

值

x = pd.DataFrame({ "Cost" : [ "Null", "1,083.53462540716612" , "0.0" , "66.6315396408911" , "340.9281334351922" , "181.8128056341571" , "0.00" ]})

x['Cost'] = pd.to_numeric(x['Cost'].str.replace(",", ""), errors='coerce')
>>> x

          Cost
0          NaN
1  1083.534625
2     0.000000
3    66.631540
4   340.928133
5   181.812806
6     0.000000

---

您没有尝试将pd.转换为数值

pd.to_numeric（x.Cost）

也许您的数据中有

Null

值，您应该在转换之前处理它们？@yatu不，我现在就试试！！多谢各位@Marcos，因此我尝试在

##尝试1 x处删除空值。其中（（pd.notnull（x）），无）

谢谢Alexander，它成功了！！只需将其编辑为数字（x['Cost'].str.replace（“，”，”），errors='compresse'）