Python Pandas-如何将数据帧转换为新的数据类型，但忽略标题/第一行

我正在尝试将数据帧转换为float类型，以便使用它进行一些计算。但是，我有一个标题/第一行，其中包含字符串，因此当我尝试将其转换为float时，会出现以下错误：

ValueError: could not convert string to float: 'column1'

我试过：

file_float = file.astype(float)

并尝试分别转换列：

file['column1'] = file.column1.astype(float)
file['column2'] = file.column2.astype(float)

然而，它们都有相同的错误。因此，我需要一种将列转换为float类型的方法，并忽略第一行，因为它包含column1和column2，所以无法转换为float。

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谢谢

如果您的数据是int类型的，一个非常愚蠢的方法是

file_float = file + 0.0

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据我所知，除了第一行包含字符串之外，您有一个充满数字的数据帧。有几种方法可以解决这个问题。首先，您可以以不同的方式读取数据，例如使用

pd.read\u csv

中的

标题

或

skiprows

参数或任何用于读取数据的参数

但是看看你现在的处境，你可以做些什么。我创建了一个小型示例数据框（下次提问时也应该这样做，因为它有助于回答问题的人）

我认为您可能希望保留标题作为列的名称。如果没有，请跳过下一个代码段

df.columns = df.iloc[:1].values.tolist()[0]

   header1  header2
0  header1  header2
1        2        5
2        3        6

最后，有两种方法可以消除该行。任何一个都可以工作（不要同时使用，否则会丢失两行）：

现在，您可以使用将数据帧转换为浮动：

df = df.astype(float)

   header1  header2
1      2.0      5.0
2      3.0      6.0

编辑： 如果问题不是第一行（而是某个带字符串的未知行），请尝试以下操作：

for col in df.columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='force')

最后，要消除丢失的值（在字符串所在的位置创建），可以执行以下操作：

df.dropna(inplace=True)

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如何创建数据框？我的数据框当前为string类型，但需要将其转换为float，这是否可行？我尝试了此操作，但仍然得到相同的错误：ValueError:无法将string转换为float:“column1”我不确定是否理解。您的数据是字符串形式的吗，例如“45”（与45相反）？是的，我需要绕过第一行，因为它无法将column1转换为浮点。我想试着按列进行，例如file['column1']=file.column1+0.0是否可以指定header=None而不在中读取它。由于我的数据帧是在代码中创建的，您可以执行如下操作：file_no_header=file（header=None）@Harry Maguire如果代码生成数据帧，您可以调整生成过程以不创建头。但是如果你不告诉我你在做什么，我就帮不了你。另外，在运行我的代码时，您到底遇到了什么错误？ValueError:无法将字符串转换为浮点：“column1”@Harry Maguire您对它的描述让我觉得第一行就是问题所在。事实似乎并非如此。我编辑了我的答案，想找到一种摆脱所有列中所有字符串的方法。请注意，您可能会丢失一些条目。很抱歉，我仍然收到相同的错误值错误：无法将字符串转换为浮点：“column1”

for col in df.columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='force')

df.dropna(inplace=True)