那么dataframe中object类型的数据怎么转换成float64类型

将 DataFrame 中的 object 类型转换为 float64 类型，需要先将 object 类型中的非数字部分删除或替换为 NaN，然后再使用 astype() 函数进行数据类型转换。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 object 类型中的非数字部分替换为 NaN
df['列3'] = pd.to_numeric(df['列3'], errors='coerce')
# 或者：df['列3'] = df['列3'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 将列3的数据类型转换为 float64 类型
df['列3'] = df['列3'].astype('float64')

在上面的代码中，首先使用 `pd.to_numeric()` 函数将列3中的非数字部分替换为 NaN，然后使用 `astype()` 函数将列3的数据类型转换为 float64 类型。

需要注意的是，如果 `pd.to_numeric()` 函数无法将某些非数字部分替换为 NaN，那么在进行数据类型转换时会出现错误。因此，在使用 `pd.to_numeric()` 函数时，需要将错误处理方式设置为 `errors='coerce'`，这样无法转换的部分将会被替换为 NaN。

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DataFrame中的object类型转成float64类型

可以使用 pandas 中的 astype() 方法将 DataFrame 中的 object 类型转成 float64 类型，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [10, 20, 30]})
df['A'] = df['A'].astype(float)

这样就将 DataFrame 中列名为 'A' 的 object 类型转成了 float64 类型。

DataFrame中的某列转换为float类型

可以使用astype()函数将DataFrame中的某列转换为float类型，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1.2', '3.4', '5.6'],
                   'B': ['7.8', '9.0', '11.2']})

# 将列A转换为float类型
df['A'] = df['A'].astype(float)

# 打印转换后的结果
print(df.dtypes)

输出结果为：

A    float64
B     object
dtype: object

可以看到，列A已经被成功转换为float类型。