代码10df['comment'] = pd.to_numeric(df['comment'], errors='coerce') df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('Int64')

这段代码对 DataFrame 中的一列数据进行处理，并将处理结果存入新的一列。具体来说，代码中：

- `df['comment'] = pd.to_numeric(df['comment'], errors='coerce')`：使用 Pandas 库中的 `to_numeric()` 函数将 DataFrame 中的一列数据转换成数值类型，其中 `errors='coerce'` 表示对于无法转换的值，将其转换成 NaN（缺失值）。转换后的结果存储在 DataFrame 中原有的列 `'comment'` 中；
- `df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('Int64')`：对转换后的 `'comment'` 列应用之前定义的 `comment_p()` 函数进行处理，得到一个新的 Series，并将其存储在新的一列 `'new_comment'` 中。其中：

- `df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x))`：对 `'comment'` 列中的每一个元素应用 `comment_p()` 函数，得到一个新的 Series；
- `.astype('Int64')`：将上一步得到的 Series 的数据类型转换成整数类型（`Int64`），其中 `Int64` 是 Pandas 中的一种整数类型，支持 NaN 值。

这段代码的作用是将 DataFrame 中的一列数据进行处理，并将处理结果存入新的一列。处理后的结果是一个整数类型的 Series，其中缺失值（NaN）用整数类型的 NaN（`pandas.Int64NA`）表示。