``` df1[' 层数 ']=data[' 层数 '].str[1:-1].astype('int32')```麻烦帮我改进

当你想要将DataFrame `df1` 中的 '层数' 列从字符串转换为整数时，可以使用`str`属性提取子字符串并随后使用`astype`函数进行类型转换。但是，如果原始字符串列包含非数字字符，直接转换可能会导致错误。为了确保更稳健地执行这个操作，你可以先进行一些异常处理。下面是一个改进版本的代码示例：

# 假设data['层数'] 是一个包含字符串的Series
df1['层数'] = data['层数'].apply(lambda x: int(x.strip('()')) if x.startswith('(') and x.endswith(')') else np.nan)

# 使用try-except来处理可能的转换错误
df1['层数'] = df1['层数'].astype('Int32', errors='coerce')

# 处理可能存在的NaN值，比如使用mean填充缺失值或者删除含有缺失值的行
df1['层数'] = df1['层数'].fillna(df1['层数'].mean())  # 或者 df1.dropna(subset=['层数']) 如果你想删除有缺失值的行

# 最后进行数据合并
df_data = pd.merge(df_1, df_2, on=['A', 'B'])

这段代码首先尝试去除括号并转换成整数，如果遇到无法转换的情况（如非数值字符串），则会设置为`np.nan`。然后，它尝试将结果列转换为整数类型，如果仍有错误，它会选择忽略这些错误（通过`errors='coerce'`）。最后，处理可能出现的`NaN`值。