house.drop(columns='序号', inplace=True) # 将索引列删除 house.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) # 删除house数据中的所有空值 house['单价'] = house['单价'].map(lambda d: d.drop('元/平米', '')) # 将单价“元/平米”去掉 house['单价'] = house['单价'].dtype(float) # 将房子单价转换为浮点类型 house['总价'] = house['总价'].map(lambda z: z.drop('万', '')) # 将总价“万”去掉 house['总价'] = house['总价'].dtype(float) # 将房子总价转换为浮点类型 house['建筑面积'] = house['建筑面积'].map(lambda p: p.dropna('平米', '')) # 将建筑面价“平米”去掉 house['建筑面积'] = house['建筑面积'].dtype(float) # 将建筑面积转换为浮点类型 print(house(5)) # 输出前5条数据 house.to_csv('./house_completed.csv') #数据导出为csv文件

这段代码存在一些问题，我来给您进行修改：

house.drop(columns='序号', inplace=True)  # 删除索引列
house.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)  # 删除数据中的所有空值
house['单价'] = house['单价'].map(lambda d: float(d.replace('元/平米', '')))  # 将单价“元/平米”去掉，并将字符串转换为浮点类型
house['总价'] = house['总价'].map(lambda z: float(z.replace('万', '')))  # 将总价“万”去掉，并将字符串转换为浮点类型
house['建筑面积'] = house['建筑面积'].map(lambda p: float(p.replace('平米', '')))  # 将建筑面积“平米”去掉，并将字符串转换为浮点类型
print(house.head(5))  # 输出前5条数据
house.to_csv('./house_completed.csv', index=False)  # 将处理后的数据导出为csv文件，不导出索引列

修改后的代码进行了以下几点改进：

1. 删除索引列时使用了 `columns` 参数。
2. 删除空值时使用了 `how` 参数。
3. 将字符串转换为浮点类型时使用了 `float()` 函数，并修正了字符串处理的方式。
4. 输出数据时使用了 `head()` 方法。
5. 数据导出时使用了 `index` 参数来避免导出索引列。