astype(float)を用いた型の変更について

前提

pythonを用いてCSVデータの処理を行おうとしています。

	変更不要列	00JST	01JST
1	-	0.7	1.4
2	-	1.2	0.8
3	-	1.5	0.3
…	-	…	…

このようなCSVの内容なのですが、一度すべてobjectとして読み込み、指定した箇所のみをastype(float)を用いて型の変更を行いたいです。
大きめのファイルであり、データ型の混交が指摘されたため一度すべて型の指定を行って読み込みを行っています。

実現したいこと

指定個所のデータ型をfloatに変更したい。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: could not convert string to float: '00JST'

該当のソースコード

python
1df1 = pd.read_csv('2017.csv', dtype = object)
2
3x = ['00JST','01JST','02JST','03JST','04JST','05JST','06JST','07JST','08JST','09JST','10JST','11JST','12JST','13JST','14JST','15JST','16JST','17JST','18JST','19JST','20JST','21JST','22JST','23JST']
4df1 = df1[x].astype(float)

試したこと

replace()を用いて”JST”を取り除こうとしてみましたが同様のエラーが起きました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.10.5を用いています。
初心者ですので拙い質問かもしれませんが、教えていただきたいです。
よろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答2件

提示コードでのxが変換したい列のリストであるならば、以下のようなループで処理するとよいです。

Python
1x = ['00JST','01JST',…]
2for c in x:
3    df1[c] = df1[c].astype(float)

投稿2022/12/20 10:41

8524ba23

総合スコア38352

ベストアンサー

ValueError: could not convert string to float: '00JST'

以下、pandas.to_numeric() を利用して float 型に変換しますが、数値に変換できない文字列は NA に置き換えられます。

python
1import pandas as pd
2
3df1 = pd.read_csv('2017.csv', dtype = object)
4x = ['00JST', '01JST', '02JST', '03JST', '04JST',
5     '05JST', '06JST', '07JST', '08JST', '09JST',
6     '10JST', '11JST', '12JST', '13JST', '14JST',
7     '15JST', '16JST', '17JST', '18JST', '19JST',
8     '20JST', '21JST', '22JST', '23JST']
9
10df1[x] = df1[x].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
11print(df1)