Pandas DataFrame字符串转float报错：无法转换空字符串

你的代码执行后，rain_1h列中存在空字符串（''），这类值无法直接转为float类型，因此触发ValueError。以下是具体解决方法：

方案1：将空字符串转为NaN（适合后续缺失值处理） #

合并替换操作减少重复调用，先清理字符串，再把空值转为NaN后转类型：

# 一次性完成所有替换操作
df_tmp['rain_1h'] = df_tmp['rain_1h'].replace({'zero': '0', 'mm': '', ' ': ''}, regex=True)
# 去除首尾空白，将空字符串转为NaN，再转为float类型
df_tmp['rain_1h'] = df_tmp['rain_1h'].str.strip().replace('', float('nan')).astype(float)

方案2：将空字符串转为0（适合业务上空值代表无降雨） #

如果业务逻辑中空值意味着没有降雨，可直接替换为0：

df_tmp['rain_1h'] = df_tmp['rain_1h'].replace({'zero': '0', 'mm': '', ' ': ''}, regex=True)
# 去除首尾空白，空字符串替换为'0'后转float
df_tmp['rain_1h'] = df_tmp['rain_1h'].str.strip().replace('', '0').astype(float)

额外排查步骤 #

如果仍有报错，可先打印列中所有唯一值，排查是否存在其他异常字符串：

print(df_tmp['rain_1h'].unique())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andi Muhammad Alif Alfajra