dataframe中如何把除了第一第二行之外的所有行所有字符串变成nan

可以使用pandas库的iloc属性和apply()方法来获取除了第一行和第二行之外的所有行，并将每个单元格都替换为NaN。

假设该数据框为df，第一行和第二行为表头和数据，则可以使用以下代码将除了第一行和第二行之外的所有行所有字符串替换为NaN：

# 获取除了第一行和第二行之外的所有行
df_new = df.iloc[2:, :]

# 将所有单元格都替换为NaN
df_new = df_new.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

这样就将所有字符串都替换为NaN了，df_new就是替换完成的数据框。

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dataframe中如何把除了第一第二行之外的所有字符串变成nan

可以使用pandas库的iloc属性和loc属性来获取行和列，并使用applymap()方法将所有的字符串替换为NaN。

假设该数据框为df，第一行和第二行为表头和数据，则可以使用以下代码将除了第一行和第二行之外的所有字符串替换为NaN：

# 获取除了第一行和第二行之外的所有行和所有列
df_new = df.iloc[2:, :]

# 将所有的字符串替换为NaN
df_new = df_new.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x)

这样就将所有字符串都替换为NaN了，df_new就是替换完成的数据框。

dataframe中如何只对第二行之后的所有行所有字符串变成nan

你可以使用 Pandas 的 iloc 方法来选取第二行之后的所有行，并使用 Pandas 的 applymap 方法来对每个元素应用一个自定义函数，将其全部替换成 NaN 值。具体实现如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': ['one', 'two', 'three', 'four'],
                   'C': [1, 2, 3, 4],
                   'D': [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]})

# 将第二行之后的所有字符串替换为 NaN 值
df.iloc[1:, :] = df.iloc[1:, :].applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x)

print(df)

输出结果为：

     A    B    C    D
0  foo  one  1.0  5.0
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  3.0  7.0
3  NaN  NaN  4.0  8.0

在这个例子中，我们使用了 applymap 方法中的一个 lambda 函数，该函数检查每个元素是否是字符串类型，如果是则替换为 NaN 值，否则保持原值不变。使用 iloc 方法可以选取第二行之后的所有行，操作这些行上的元素。最后，将处理后的 dataframe 输出即可。