问在Python中将float64类型DataFrame转换为浮点型

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我创建了一个多索引的DataFrame，其中我使用了groupby和mean。

检查任何特定值的数据类型

(使用ChkVlu = df.loc['Index1'].loc['index2'].loc['requiredcolumn'])

我将数据类型设置为numpy.float64。我需要将数据类型转换为本地python float。

如果我使用ChkVlu = float(ChkVlu)，那么一次只有一个值从float64转换为float，但是在对整个DataFrame使用df = df.astype(float)时，我仍然将数据类型转换为numpy.float64。

我使用了df = df.astype(float, copy=False)和df = df.astype(float, copy=True)，但仍然得到了float64而不是float。

请帮助我将float64类型DataFrame转换为float。

Edit1 :在这里发布代码，其中AnnualData.csv将索引1和index2作为前2列，年-月组合作为下一组列，格式为2001-01、2001-02、2001-03 ......2016-09、2016-10、2016-11每行都有数字数据。我以季度为单位转换数据，列名为q1、q2等，每个季度的平均值为1。

 df = pd.read_csv(‘AnnualData.csv')
 df.set_index(['index1, 'index2'],inplace = True)
 def quarters(col):
  if col.endswith(("01", "02", "03")):
   final_col = col[:4] + "q1"
  elif col.endswith(("04", "05", "06")):
   final_col = col[:4] + "q2"
  elif col.endswith(("07", "08", "09")):
   final_col = col[:4] + "q3"
  else:
   final_col = col[:4] + "q4"
  return final_col  
df = df.groupby(quarters, axis = 1).mean()
ChkVlu = df.loc['index1'].loc['index2'].loc['requiredcolumn']
type(ChkVlu)