我尝试创建一个csv来复制此反馈，但无法在pandas 0.18上运行，因此我只能推荐两种方法来处理此问题：
第一
如果您知道所有缺失值都用字符串“ none”标记，请执行以下操作：
moto = pd.read_csv("test.csv", na_values=['none'])您还可以将应转换为NaN的其他标记添加到na_values列表中。
第二
在不使用dtype选项的情况下重试第一行。
moto = pd.read_csv('reporte.csv')读取成功，因为您仅收到警告。现在执行
moto.dtypes以显示哪些列是对象。对于您要更改的内容，请执行以下操作：
moto.test_column = pd.to_numeric(moto.test_column, errors='coerce')
“强制”选项会将所有有问题的条目（例如“无”）转换为NaN。
要一次转换整个数据帧，可以使用convert_objects。您也可以在单个列上使用它，但是不建议使用to_numeric。选项convert_numeric将强制转换为NaN：
moto = moto.convert_objects(convert_numeric=True)
使用这些方法中的任何一种之后，请继续执行fillna来完成所需的操作。
