怎么对一个dataframe里所有单元格用to_numeric

如果你想将DataFrame的所有单元格里的非数字值转换为数值（如字符串、布尔值等），可以遍历DataFrame的每一个元素并调用`pd.to_numeric()`。这里有一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设df是你想要处理的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['1', '2', '3', 'a'],
    'B': [True, False, None, '4']
})

# 创建一个新的DataFrame来保存转换后的结果，保留原始行索引
new_df = pd.DataFrame(index=df.index)

# 遍历DataFrame的每一列
for column in df.columns:
    # 尝试将每个单元格转换为数值，如果无法转换则设置为NaN
    new_df[column] = pd.to_numeric(df[column], errors='coerce')

print(new_df)

在这个例子中，`errors='coerce'`会让`to_numeric`遇到无法转换的情况时返回`NaN`。

相关问题

把dataframe里的元素改成数字

将DataFrame中的元素转换为数字通常涉及到数据清洗和预处理的过程，因为DataFrame中的单元格可能包含不同类型的数据，包括文本、日期、时间、分类等，需要根据具体情况进行转换。以下是几个常见的步骤：

1. 检查数据类型：首先使用pandas的`dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型，确认哪些列需要被转换。

import pandas as pd

df.info() # 显示每列的数据类型

2. 数值类型转换：对于数值（int或float）类型的列，可以直接使用`astype()`函数将其转换。例如，对一列进行整数转换：

df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(int)

3. 文本编码：对于包含类别信息的文本列（如分类变量），可能需要进行编码（如one-hot encoding、LabelEncoder或OrdinalEncoder）。例如使用`pd.get_dummies`创建哑变量：

df = pd.get_dummies(df, columns=['category_column'])

4. 时间序列：日期和时间数据可以用`to_datetime()`函数转换，然后提取年、月、日等部分：

df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])
df['year'] = df['datetime_column'].dt.year

5. 特殊处理：有些特殊的数据可能需要特殊处理，比如NaN值可能需要填充、删除或者替换。

6. 测试并验证：转换后，通过检查新的数据类型以及缺失值情况来验证是否达到预期。

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。