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）。

相关问题

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。

改写代码：def index_y(x): y='' if x==0: y='speed_391_24' elif x==1: y='speed_391_23' else: y='speed_391_22' return y def nan(): data=data2[['speed_391_24','speed_391_23','speed_391_22']] for i in range(0,len(x_index)): data.loc[x_index[i],index_y(y_index[i])]=np.nan return data data2_0=nan() nan_index=[] for i in range(len(data2_0)): if (np.isnan(data2_0.iat[i,0])==True): nan_index.append(i) print(nan_index)

我已经了解了你的要求和第一个问题，代码改写如下：

def index_y(x):
if x==0:
return 'speed_391_24'
elif x==1:
return 'speed_391_23'
else:
return 'speed_391_22'

def nan():
data=data2[['speed_391_24','speed_391_23','speed_391_22']]
for i in range(0,len(x_index)):
data.loc[x_index[i],index_y(y_index[i])]=np.nan
return data

data2_0=nan()
nan_index=[]

for i in range(len(data2_0)):
if (np.isnan(data2_0.iloc[i,0])==True):
nan_index.append(i)

print(nan_index)