numpy将所有列都转化为float格式，如果不能转化为float格式就跳过该列保持数据不变。

可以使用`numpy`的`loadtxt`函数来实现该功能。该函数可以读取文本文件中的数据，可以指定数据类型和分隔符。

首先，需要指定分隔符为逗号，并将数据类型设置为`float`。如果某一列无法转换为`float`，则会自动填充为`nan`。

import numpy as np

data = np.loadtxt('filename.csv', delimiter=',', dtype=float, skiprows=1, usecols=range(10))

其中，`filename.csv`是要读取的文件名，`skiprows=1`表示跳过第一行（通常是标题行），`usecols=range(10)`表示只选择前10列。

读取后的数据存储在名为`data`的`numpy`数组中。如果某一列无法转换为`float`，则该列中的所有元素都将被替换为`nan`，但其他列仍然会被正确读取。

相关问题

inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool，怎么解决，请给我修改代码

这个错误提示是因为你的 `data.values` 中包含了 numpy 中的 object 类型，而 `torch.tensor` 只支持一些特定的数据类型。

你可以先将 `data` 中的 object 类型转化为其他支持类型，比如 float 或者 int，然后再使用 `torch.tensor` 进行转换。

以下是一个例子：

import numpy as np
import torch

# 假设 data 是一个包含 object 类型的 pandas DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, '3', 4], 'col2': [5, '6', 7, 8]})

# 将 object 类型转化为 float 类型
data = data.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

# 将 pandas DataFrame 转化为 numpy 数组，然后转化为 torch.tensor
inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)

print(inputs)

输出：

tensor([[ 1.,  5.],
        [ 2.,  6.],
        [ 3.,  7.],
        [ 4.,  8.]])

这个例子中，我们先将 `data` 中的 object 类型转化为 float 类型，然后再使用 `torch.tensor` 进行转换，避免了出现上述错误。同时，我们还使用了 `apply` 方法和 `pd.to_numeric` 函数将所有的列都转化为了数值类型，以确保数据的正确性。

train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。与之前不同的是，这里使用了`.values`方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为`torch.float32`。这样做的好处是可以避免上一个错误，因为`.values`返回的是一个NumPy数组，与PyTorch张量的数据类型兼容。

需要注意的是，这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据，例如字符串或分类变量，需要先将它们转换为数值型数据，才能将整个数据框转换为张量。