使用Pandas删除带有特定关键字的空值：NaN值或字符串到浮点的转换问题？

Question

我担心的是使用pandas删除包含“Unknown”关键字的空值。当我上传.csv文件时，这个特定的数据集碰巧有所有带有这个关键字的空值

图片： Data head: 121 values, 8 columns 有关数据集本身的信息如下：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 119 entries, ROMANIA to CZECH REPUBLIC
Data columns (total 7 columns):
authority               119 non-null object
date                    119 non-null object
fine                    119 non-null object
controller/processor    119 non-null object
quoted article          119 non-null object
type                    119 non-null object
infos                   119 non-null object
dtypes: object(7)
memory usage: 9.9+ KB

我已经使用了gdpr_fines.isnull().sum()、gdpr_fines.dropna()和gdpr_fines = gdpr_fines.drop_duplicates()函数来清除数据，但是没有成功

当我尝试专门筛选'fine'列（fines = gdpr_fines['fine']）并尝试使用float（fines）函数将其从string转换为float时，会出现此问题，但出现以下错误：

TypeError: cannot convert the series to

我不能百分之百肯定的是，pandas根本无法将罚款金额识别为数字，还是因为列中有一些“未知”的NaN值单元格而出错

Answer 1

如果将所有值'Unknown'替换为np.nan，则可以对数据帧执行.dropna()

import numpy as np
gdpr_fines = gdpr_fines.replace('Unknown', np.nan)
gdpr_fines = gdpr_fines.dropna()