could not convert string to float: '#NAME?'

这个错误提示表明，你使用了一个字符串作为浮点数类型的参数，并且该字符串的值不是一个有效的浮点数值。在这种情况下，Python将无法将该字符串转换为浮点数类型，从而抛出该错误。

出现这个错误的原因可能是数据框中包含了一些无效的数据，例如缺失值、文本或其他类型的非数值数据。如果你想将数据框中的所有值都转换为浮点数类型，可以使用pandas库的to_numeric()函数，将数据框中所有非数值数据替换为NaN，然后再使用astype()方法将所有数值数据转换为浮点数类型，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含非数值数据的数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['1.1', '2.2', '#NAME?'],
                   'B': [4, '#NAME?', 6]})

# 将数据框中的所有非数值数据替换为NaN
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 将数据框中的所有数值数据转换为浮点数类型
df = df.astype(float)

# 查看转换后的数据类型
print(df.dtypes)

以上代码将数据框中的所有非数值数据替换为NaN，并将所有数值数据转换为浮点数类型。注意，这里使用了to_numeric()函数将所有非数值数据替换为NaN。如果你只想处理数据框中的某一列，可以将该列的数据传递给to_numeric()函数，然后再使用astype()方法将该列的数据类型转换为浮点数类型。