Python 熊猫数据帧同时产生浮点和无浮点

我的目标是将som dataframe列传输到字典中，但是数据中有很多NAN，我试图通过迭代来删除它们，因为我对df.fillna不太幸运。问题是，我需要首先将所有字符串转换为float，我使用fd.iloc方法来实现这一点，但我似乎同时创建了一个薛定谔数据类型？在下图中，我们可以看到：

            if type(eu_stocks.iloc[j, i]) != 'float':
                print('hov!')
                print(eu_stocks.iloc[j, i])
                print(type(eu_stocks.iloc[j, i]))

同时是屈服浮动和无浮动。我使用iloc有什么错？

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熊猫使用不同的类型。如果

f\u col

是一列浮点数，

type（f\u col）

是

pandas.core.series.series

试着改变

if type(eu_stocks.iloc[j, i]) != 'float':

对此

if eu_stocks.iloc[j, i].dtypes != 'float':

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熊猫使用不同的类型。如果

f\u col

是一列浮点数，

type（f\u col）

是

pandas.core.series.series

试着改变

if type(eu_stocks.iloc[j, i]) != 'float':

对此

if eu_stocks.iloc[j, i].dtypes != 'float':