如何使用pandas的read_csv()函数将CSV文件中的所有数值型数据（除了列名）转换为浮点数类型？

使用pandas的`read_csv()`函数读取CSV文件并将所有数值型数据转换为浮点数类型通常包括以下步骤：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 然后，调用`read_csv()`函数，并指定CSV文件路径：

df = pd.read_csv('your_file.csv')

在这里，`your_file.csv`需要替换为你的实际文件路径。

3. 默认情况下，pandas会尝试识别并自动处理数值类型的数据。如果你想要强制所有的数值列都转换为浮点数，可以使用`.astype()`函数，传入`float`类型：

df_numeric = df.select_dtypes(include=['number']).astype(float)

这行代码会选择所有数字类型的列（即整数、浮点数等），然后将其转换为浮点数。

4. 如果你想确保所有的数值列都被转换，即使它们目前包含非数字字符串，你可以先检查数据类型，然后手动处理：

for column in df.columns:
    if df[column].dtype.name == 'object':  # 检查是否为对象类型（可能包含字符串）
        df[column] = df[column].str.replace(r'[^\d.]', '').astype(float)  # 清理非数字字符并转换

这里假设非数字字符可以用正则表达式`\d.`匹配，例如去除逗号或其他非数字字符。

5. 最后，`df_numeric`就是已经转换为浮点数类型的新DataFrame。