pandas ValueError: could not convert string to float: （dataframe string 轉 float）（object 轉 float）
問題：pandas 導入 csv文件之后，有部分列是空的，列的類型為object格式，列中單元格存的是string格式
需求：把空的列（object）轉化成浮點類型（float）
方法：
# 找到列名，轉化為列表
col = list(data.columns)
# 把所有列的類型都轉化為數值型，出錯的地方填入NaN，再把NaN的地方補0
data[col] = data[col].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
# 至此，object的列（列中存儲的是string類型）轉成了float
# 最后一步，把所有列都轉化成float類型，done！
data = pd.DataFrame(data, dtype='float')
轉化成float后，可以實現數據的篩選了！全部數據3900萬減至3600萬！
注意：以上方法簡單粗暴，將所有的列全部轉化為float類型，會導致日期、車輛號碼的丟失。
建議修改成如下，僅對某些列進行轉化float類型。缺點是對大數據耗時較長（15min）
data['lng'] = data['lng'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)
data['lat'] = data['lat'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0.0)