尽管我的数据框中所有值都是浮点数，但在通过k-means传递数据框时，显示无法将字符串转换为浮点数。

如何将整个数据框中的任何NaN值转换为浮点数值？

回答：

这将完成你的任务，并将所有字符串格式的列转换为分类代码，或者对这些列中的变量使用独热编码。

import numpy as np  from sklearn.cluster import KMeansimport pandasdf = pandas.read_csv('zipIncome.csv')print(df)df[col_name]= df[col_name].astype('category')df[col_name] = df[col_name].cat.codeskmeans = KMeans(n_clusters=4,init='k-means++', max_iter=600, algorithm = 'auto').fit(df)print (kmeans.labels_)print(kmeans.cluster_centers_)