pandasのデータフレームでのデータ型の変換（空白を含むデータフレームにおいて）

Question

下記のようなpandasのデータフレーム（全て，データ型はobject)において，

timeの列は，

df_gnrmc['time']=df_gnrmc['time'].astype(float)

で変換できるのですが，
latの列は，

df_gnrmc['lat']=df_gnrmc['lat'].astype(float)

を実行すると
**
ValueError: could not convert string to float: ''**

というエラーが出て変換できません．
おそらく空白があるからかなと思っているのですが，このようなデータにおいてfloatへの変換する方法をご教示いただけますと助かります．
※floatに変換して，それらで数値演算をしたい次第です．

Answer 1

pandas.to_numericが使えます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'lat':['1','a','','4']})
df['lat'] = pd.to_numeric(df['lat'], errors='coerce', downcast='float')
print(df)
"""
   lat
0  1.0
1  NaN
2  NaN
3  4.0
"""
df['lat'] = df['lat'].fillna(0) # 必要におうじて
print(df)
"""
   lat
0  1.0
1  0.0
2  0.0
3  4.0
"""

Answer 2

おそらく空白があるからかなと思っているのですが

空文字''を0とする場合

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['1.2', '']})
df[df['A'] == ''] = '0'
df['A']=df['A'].astype(float)
#	A
#0	1.2
#1	0.0

空文字''をNanとする場合

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['1.2', '']})
df[df['A'] == ''] = None
df['A']=df['A'].astype(float)
#	A
#0	1.2
#1	NaN