报错 3 def comment_p(x): ----> 4 if math.isnan(x): 5 return x 6 elif not isinstance(x, str): TypeError: must be real number, not str

看起来这个错误是因为某些列中的值不是数字类型或者 `NaN`，而是字符串类型。在这种情况下，我们需要将这些字符串转换为数字类型或者 `NaN`，以便能够进行后续的处理。

为了解决这个问题，您可以尝试使用 `pd.to_numeric()` 函数将所有列中的字符串类型转换为数字类型。具体来说，您可以使用以下代码：

df['comment'] = pd.to_numeric(df['comment'], errors='coerce')
df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('Int64')

这段代码中，`pd.to_numeric()` 函数将 `df['comment']` 列中的所有值都转换为数字类型。`errors='coerce'` 参数表示，如果某个值无法被转换为数字类型，就将其转换为 `NaN`。

然后，您可以使用 `apply()` 方法和 `comment_p()` 函数对 `df['comment']` 列中的每个值进行处理，并将处理后的结果存储在 `df['new_comment']` 列中。由于 `df['new_comment']` 列中可能存在 `NaN`，因此我们将其转换为 `Int64` 类型，以便能够处理缺失值。

请尝试使用以上代码，看看能否解决您遇到的问题。

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代码8import math def comment_p(x): if math.isnan(x): return x elif not isinstance(x, str): return math.nan x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x = float(x) * 10000 return int(x) elif x.isdigit(): return int(x) else: return math.nan

这段代码定义了一个函数 `comment_p(x)`，用于将 DataFrame 中的一列数据进行处理，具体来说：

- `import math`：导入 Python 的 math 模块，用于进行数学计算；
- `def comment_p(x):`：定义函数 `comment_p(x)`，其中 `x` 表示 DataFrame 中的一列数据；
- `if math.isnan(x):`：对于 `x` 为 NaN（缺失值），直接返回 `x`；
- `elif not isinstance(x, str):`：对于 `x` 不是字符串类型，返回 NaN；
- `x = x.replace(r'+','')`：将 `x` 中的加号替换为空字符；
- `if '万' in x:`：如果 `x` 中包含“万”字：
- `x = x.replace(r'万','')`：将 `x` 中的“万”字替换为空字符；
- `x = float(x) * 10000`：将 `x` 转换成浮点数类型并乘以 10000；
- `return int(x)`：将计算结果转换成整数类型并返回；
- `elif x.isdigit():`：如果 `x` 是纯数字，则将其转换成整数类型并返回；
- `else: return math.nan`：否则返回 NaN。

这段代码的作用是将 DataFrame 中的一列数据进行处理，将其规范化成整数类型，并将其中的加号和“万”字去除。如果处理后的结果不是整数，则将其转换成 NaN（缺失值）。

1 def comment_p(x): ----> 2 x = x.replace('+','').replace('万','') 3 if x.isdigit(): 4 return int(x) AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

根据报错信息，出现了 `AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'` 的错误，这是因为 `x` 可能是浮点数类型，而浮点数类型没有 `replace` 方法。可以先将浮点数类型转换为字符串类型，再进行替换操作，例如：

def comment_p(x):
    if isinstance(x, float) and math.isnan(x):
        return None
    x = str(x).replace('+','').replace('万','')
    if x.isdigit():
        return int(x)
    else:
        return None

在这个函数中，首先判断 `x` 是否为 `NaN`，如果是，则返回 `None`。然后将 `x` 转换为字符串类型，并去掉 `+` 和 `万` 符号。最后判断字符串是否为数字，如果是，则将其转换为整数格式并返回；否则返回 `None`。