空白部分をfloat,int変換することができない。

Question

前提・実現したいこと

機械学習(データ処理)を試してみています。
学習のため、データを数値化しようといるところでのエラーになります。

発生している問題・エラーメッセージ

replaceで----を''(ブランク)に変換して、データ型をfloatにする際に発生したエラーです。
csvファイルに出力して確認もしましたが、空白にも関わらずこの部分のみ引っ掛かります。
replaceを使用せず、もともとある空白部分にはエラーは発生しません。
いろいろと調べましたが、お手上げです。改善方法があれば、お願いいたします。

ValueError: could not convert string to float: ''

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np

train = pd.read_csv("C:~~",encoding='cp932')
train['time'].replace('----','',inplace=True)
train['time'] = train['time'].astype(float)

試したこと

replaceで数値(800のような)でテストした場合は、問題なく動作しました。
stripを使って----を消そうともしましたが、なぜか消えないためreplaceを使用しています。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Answer 1

欠損値を----で表わしたCSVファイルを読もうとしているのですよね?

''に置換するのではなく、Numpyで欠損値を示すnp.nanに置換すれば、astypeでもエラーは出なくなります……が。

read_csvには、欠損値として扱う値を追加するオプション引数na_valuesが用意されているので、これに'----'という文字列を設定するのがもっとも簡単です。読み込む際に、'----'を自動的にnp.nanに置換してくれます。不要になったreplaceやastypeしている行は削除してください。

train = pd.read_csv("C:~~", encoding='cp932', na_values='----')

Answer 2

私の場合はエクセルデータで、空白文字列でしたが、

train['time'].replace('----','',inplace=True) の後に

train["time"].replace("", np.nan, inplace=True)

を書いたら、空白がすべてNaNになって変換できました。

Answer 3

エラーメッセージはちゃんと読みましょう。

ValueError: could not convert string to float: ''

空白は数値ではないから、could not convert string to float って怒られているだけです。