df = pd.read_csv('TestdataNALA.csv', sep=';', na_values='ND')
df.fillna(0, inplace=True)
df = df[['ID','VegType','Elevation','C','N','C/N','Soil13C','Soil15N','pH','Na_[mg/g]','K_[mg/g]','Mg_[mg/g]','Ca_[mg/g]','P_[µg/g]']]
new_list = df[['Elevation','C','N','C/N','Soil13C','Soil15N','pH','Na_[mg/g]','K_[mg/g]','Mg_[mg/g]','Ca_[mg/g]','P_[µg/g]']]
nnew_list = [float(i) for i in new_list]
print(type(df['ID']))
#--> <class 'pandas.core.series.Series'>
print('ID' in df.columns)
#-->True
CSV中的一些数据：
ID;VegType;Elevation;C;N;C/N;Soil13C;Soil15N;pH;Na_[mg/g];K_[mg/g];Mg_[mg/g];Ca_[mg/g];P_[µg/g]
A2425WC;Cyt;2425;2,78;0,23;12,14;-24,43;4,85;4,88;0,0005;0,0772;0,0646;0,3588;13,8400
C2489WCG;Cyt_Gen;2489;2,18;0,17;12,50;-24,51;5,53;4,21;0,0010;0,0639;0,0286;0,0601;0,6800
C2591WCG;Cyt_Gen;2591;5,13;0,36;14,29;-25,52;3,41;4,30;0,0046;0,0854;0,1169;0,7753;5,7000
E2695WC;Cyt;2695;1,43;0,14;10,55;-25,71;5,75;4,95;ND;0,0766;0,0441;0,0978;8,8500
A2900WC;Cyt;2900;6,95;0,53;13,11;-25,54;3,38;5,35;0,0032;0,1119;0,2356;1,8050;14,7100
A2800WC;Cyt;2800;1,88;0,16;11,62;-23,68;5,88;5,28;0,0025;0,0983;0,0770;0,3777;5,4200
A3050WC;Cyt;3050;1,50;0,12;12,50;-24,62;2,23;5,97;ND;0,0696;0,0729;0,5736;9,4000
当我运行它时，我收到错误：
ValueError: could not convert string to float: 'Elevation'
好像它正试图转换标题，但我只想转换列表。
要将列转换为数字，您应该使用pd.to_numeric：
cols = ['Elevation','C','N','C/N','Soil13C','Soil15N','pH','Na_[mg/g]','K_[mg/g]','Mg_[mg/g]','Ca_[mg/g]','P_[µg/g]']
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
您的代码将无法工作，因为像字典及其键一样，当您遍历数据框时，您只能找到列标题。
更新1
还可以尝试使用以下选项：
import pandas as pd
from io import StringIO
mystr = StringIO(""" <bound method NDFrame.head of ID VegType Elevation C N C/N Soil13C Soil15N pH \
1 C2489WCG Cyt_Gen 2489 2,18 0,17 12,50 -24,51 5,53 4,21
2 C2591WCG Cyt_Gen 2591 5,13 0,36 14,29 -25,52 3,41 4,30
3 E2695WC Cyt 2695 1,43 0,14 10,55 -25,71 5,75 4,95
""")
df = pd.read_csv(mystr, skiprows=1, decimal=',', header=None, delim_whitespace=True)
# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# 0 1 C2489WCG Cyt_Gen 2489 2.18 0.17 12.50 -24.51 5.53 4.21
# 1 2 C2591WCG Cyt_Gen 2591 5.13 0.36 14.29 -25.52 3.41 4.30
# 2 3 E2695WC Cyt 2695 1.43 0.14 10.55 -25.71 5.75 4.95
更新2
import pandas as pd
from io import StringIO
mystr = StringIO("""ID;VegType;Elevation;C;N;C/N;Soil13C;Soil15N;pH;Na_[mg/g];K_[mg/g];Mg_[mg/g];Ca_[mg/g];P_[µg/g]
A2425WC;Cyt;2425;2,78;0,23;12,14;-24,43;4,85;4,88;0,0005;0,0772;0,0646;0,3588;13,8400
C2489WCG;Cyt_Gen;2489;2,18;0,17;12,50;-24,51;5,53;4,21;0,0010;0,0639;0,0286;0,0601;0,6800
C2591WCG;Cyt_Gen;2591;5,13;0,36;14,29;-25,52;3,41;4,30;0,0046;0,0854;0,1169;0,7753;5,7000
E2695WC;Cyt;2695;1,43;0,14;10,55;-25,71;5,75;4,95;ND;0,0766;0,0441;0,0978;8,8500
A2900WC;Cyt;2900;6,95;0,53;13,11;-25,54;3,38;5,35;0,0032;0,1119;0,2356;1,8050;14,7100
A2800WC;Cyt;2800;1,88;0,16;11,62;-23,68;5,88;5,28;0,0025;0,0983;0,0770;0,3777;5,4200
A3050WC;Cyt;3050;1,50;0,12;12,50;-24,62;2,23;5,97;ND;0,0696;0,0729;0,5736;9,4000
""")
df = pd.read_csv(mystr, decimal=',', delimiter=';')
# ID VegType Elevation C N C/N Soil13C Soil15N pH \
# 0 A2425WC Cyt 2425 2.78 0.23 12.14 -24.43 4.85 4.88
# 1 C2489WCG Cyt_Gen 2489 2.18 0.17 12.50 -24.51 5.53 4.21
# 2 C2591WCG Cyt_Gen 2591 5.13 0.36 14.29 -25.52 3.41 4.30
# 3 E2695WC Cyt 2695 1.43 0.14 10.55 -25.71 5.75 4.95
# 4 A2900WC Cyt 2900 6.95 0.53 13.11 -25.54 3.38 5.35
# 5 A2800WC Cyt 2800 1.88 0.16 11.62 -23.68 5.88 5.28
# 6 A3050WC Cyt 3050 1.50 0.12 12.50 -24.62 2.23 5.97
# Na_[mg/g] K_[mg/g] Mg_[mg/g] Ca_[mg/g] P_[µg/g]
# 0 0,0005 0.0772 0.0646 0.3588 13.84
# 1 0,0010 0.0639 0.0286 0.0601 0.68
# 2 0,0046 0.0854 0.1169 0.7753 5.70
# 3 ND 0.0766 0.0441 0.0978 8.85
# 4 0,0032 0.1119 0.2356 1.8050 14.71
# 5 0,0025 0.0983 0.0770 0.3777 5.42
# 6 ND 0.0696 0.0729 0.5736 9.40