Как можно исправить ошибку "не удается преобразовать строку в число с плавающей запятой"?

Для исправления ошибки "не удается преобразовать строку в число с плавающей запятой" необходимо убедиться, что перед попыткой преобразовать строку в число она содержит только числовые значения и допустимые символы (например, точку или запятую для дробей). Также можно использовать метод проверки и очистки строки от лишних символов перед преобразованием.

Ошибка "ValueError: could not convert string to float: 'chevrolet chevelle malibu'" возникает из-за того, что функции для расчета статистики пытаются преобразовать строковые значения, содержащие нечисловые символы, в числа с плавающей запятой. Для решения данной проблемы необходимо предварительно очистить данные от строковых значений или преобразовать их в числовой формат, если это возможно, либо исключить эти значения из расчетов, если они не несут смысловой нагрузки для статистики.

Что значит не обрабатываешь, вот <br/> <code class="python">print(df.replace('?',np.nan).astype(float)</code> Здесь во все фрейме делаешь замену а потом весь фрейм пытаешься привести к типу данных float. <br/> <br/> Работай с "числовым подсетом датафрейма". <br/> или заведи отдельную переменную приведи подсет к флоатам и потом группируй. Типа такого <br/> <pre><code class="python">df_ = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]] = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]].replace('?',np.NaN).astype(float)</code></pre> и затем группируй и т.д. <br/> <br/> Или хочешь чейнить, используй assign рассматривай все колонки по отдельности, при сложныех манипуляциях, которые требуют индивидулаьного подхода, к каждой колонке по отдельности так делают. <br/> <pre><code class="python">(
    df.assign(
        numeric1=lambda x: x['numeric1'].replace('?',np.NaN).astype(float),
        numeric2=lambda x: x['numeric2'].replace('?',np.NaN).astype(float)
    )
    .groupby('Category')
    .agg(['mean','median'])  
)</code></pre>

А с чего ты взял, что ты обрабатываешь только колонки mpg и weight? <code>astype(float)</code> ты применяешь ко всему датасету. <br/> Ты бы и сам догадался, если бы не пытался засунуть всю команду в однострочник - у тебя exception бы вылетел как раз на строке с astype().