pandas ValueError: could not convert string to float: （dataframe string 转 float）（object 转 float）

问题：pandas 导入 csv文件之后，有部分列是空的，列的类型为object格式，列中单元格存的是string格式

需求：把空的列（object）转化成浮点类型（float）

方法：

# 找到列名，转化为列表
col = list(data.columns)

# 把所有列的类型都转化为数值型，出错的地方填入NaN，再把NaN的地方补0
data[col] = data[col].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
# 至此，object的列（列中存储的是string类型）转成了float

# 最后一步，把所有列都转化成float类型，done！
data = pd.DataFrame(data, dtype='float')

转化成float后，可以实现数据的筛选了！全部数据3900万减至3600万！

 注意：以上方法简单粗暴，将所有的列全部转化为float类型，会导致日期、车辆号码的丢失。

建议修改成如下，仅对某些列进行转化float类型。缺点是对大数据耗时较长（15min）

data['lng'] = data['lng'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
data['lat'] = data['lat'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)

文章出处：https://www.cnblogs.com/caiyiying/p/14746995.html