将DataFrame列从object转为float时遇ValueError错误求助

你这段代码报错的核心原因是：apply执行后，col1里的每个元素都变成了浮点数列表，而df.astype(float)要求列中的每个元素必须是单个数值类型，不能是序列（比如列表），所以触发了ValueError。

根据你的实际需求，分两种情况处理：

情况1：把列表拆分成多列（每个数值对应单独的float列） #

如果你的目标是把每个字符串里的多个数值拆成独立的float列，可以这样写：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['[-0.8783137, 0.05478287, -0.08827557, 0.69203985, 0.06209986]', 
                            '[0.31444644, -0.6546649, 0.7211526, 0.9819127, 0.74042267]']})

# 先把字符串转成浮点数列表，再扩展成多列
df = df['col1'].apply(lambda x: pd.Series([float(i.strip()) for i in x.strip('[]').split(',')]))
print(df)

运行后会得到5列，每列都是float类型，对应原字符串里的每个数值。

情况2：保留列表结构（不强制转成单个float列） #

如果你只是想让列里的元素是浮点数列表，不需要转成单个float（因为Pandas的float类型列只能存储单个浮点数，无法存储列表），那直接去掉astype(float)这一行即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['[-0.8783137, 0.05478287, -0.08827557, 0.69203985, 0.06209986]', 
                            '[0.31444644, -0.6546649, 0.7211526, 0.9819127, 0.74042267]']})

df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: [float(i.strip()) for i in x.strip('[]').split(',')])
# 去掉astype(float)，直接保留列表结构
print(df)
print(df['col1'].apply(type)) # 可以看到每个元素是list类型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Badrun Nessa Antu