Python Dataframe.max（）提供所有NAN

我有一个熊猫数据框，其中的数据如下所示：

数据超出了您在这里看到的范围。我不知道蓝色单元格是否包含数字或字符串数据，但它应该是数字的，因为我用乘法将它们转换为这些值。但我对熊猫的了解还不足以确定

无论如何，我在这个数据帧上调用.maxaxis=1，它给出了：

---

据我所知，没有空单元格或包含奇怪数据的单元格。那么为什么我要得到所有nan？

首先通过以下方式将所有值转换为数值：

如果不起作用，请对非数值的NAN使用errors='concurve'：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

然后计算最大值：

---

首先，通过以下方式将所有值转换为数值：

如果不起作用，请对非数值的NAN使用errors='concurve'：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

然后计算最大值：

---

您可以共享df.count和df.dtypes吗？您可以检查列的数据类型。如果它是object，这意味着它有字符串。同时检查df['col'].isna.any。即使一行有nan，这也是正确的。@Zero@Mayank Porwal它是字符串。在isna检查中，它似乎没有发现任何错误的数字，但是看到我必须检查不到100列，我可能错过了一列，但是当我运行@jezrael的astype时，它没有说它不能转换空字符串，所以在某处有一个。但是用强制的方法来处理数字似乎已经达到了目的。你能共享df.count和df.dtypes吗？你可以检查列的数据类型。如果它是object，这意味着它有字符串。同时检查df['col'].isna.any。即使一行有nan，这也是正确的。@Zero@Mayank Porwal它是字符串。在isna检查中，它似乎没有发现任何错误的数字，但是看到我必须检查不到100列，我可能错过了一列，但是当我运行@jezrael的astype时，它没有说它不能转换空字符串，所以在某处有一个。但是，用强制手段解决这个问题似乎已经奏效了。

print (df.max(axis=1))