机器学习python中用pd.read_excel（）读取数据，数据类型是object类型，即非numeric数据类型，此时有两种方法查找非法字符_valueerror: value must be either numerical or a st

python中用pd.read_excel（）读取数据，数据类型是object类型，原因可能是包含空格或者非法字符，即非numeric数据类型，此时有两种方法查找空格
方法1：用excel表格查询，这种适合数据量少的文件，而且是因为空格导致的，空表格（不含任何字符）与含有空格字符的表格是有区别的，含有空格字符的表格左上角有绿色斜三角，因此你找到这种表格左上角含有绿色斜三角的格子，单击然后按下删除键，删除其中的空格字符
如果你没找到绿色斜三角，用鼠标点击任意空格，绿色斜三角就会显示出来

方法2 用python代码查询，我的数据集用excel打开表是这种

图中红色箭头所指的表格含有两个数字，并且用“，”隔开，这将导致该列（column）的数据类型是object，无法参与机器学习或其他数值计算
如何找出这种隐蔽的非法字符呢
我用jupyter notebook，先读取文件

倒数第二行告诉我们，有28个float64类型，46个int64类型，5个object类型
用一下代码找出是哪些columns是object，当然你也可以从上面两张图的后面的数据类型一个个查看（如果columns多的话，就很麻烦）
for循环中的79是因为我的columns有79个，不多解释
结果显示了我的数据哪一列、该列的columns名字以及数据类型，

接下来的代码是根据该列（column）的名字找出非法字符所在的行，如下图所示，显示在4164，4165…等行出现了非法字符找到’吸烟量支/日（吸烟者均值）'所在的4164行

从excel表格中找到columns’吸烟量支/日（吸烟者均值）'对应的4164行，
你发现该表格并没有，非法字符，反而4166行有非法字符，如下图所示这是为什么呢？因为pandas的DataFrame中columns并不算做行，而且python是从0开始，与excel从1开始，其实我用的是wps哈哈
接下来一个个找到该非法字符，删除就完了
如果你没找到绿色斜三角，用鼠标点击任意空格，绿色斜三角就会显示出来