pandas df 值强转

在Pandas中，我们有几种方法可以对DataFrame中的值进行强制转换。

首先，我们可以使用astype()函数将整个DataFrame或特定列的值转换为指定的数据类型。该函数可以接受一个参数，该参数可以是数据类型的字符串表示，例如'int'、'float'、'str'等。例如，要将整个DataFrame转换为整数类型，可以使用以下语法：
df = df.astype(int)

此外，我们还可以使用to_numeric()函数将DataFrame或特定列的值强制转换为数字类型。to_numeric()函数还可以处理存在非数字字符的情况，可以通过设置errors参数为'coerce'来将非数字值转换为NaN或错误参数为'ignore'来忽略非数字值。以下是to_numeric()函数的示例用法：
df['列名'] = pd.to_numeric(df['列名'], errors='coerce')

另一种方法是使用apply()函数和lambda函数对DataFrame或特定列中的值进行转换。使用这种方法，我们可以自定义转换逻辑。以下是一个示例，该示例将DataFrame中的所有值转换为负数：
df = df.apply(lambda x: -x)

最后，我们还可以使用DataFrame的at、iat、loc和iloc属性来直接访问和修改DataFrame中的特定单元格的值，并将其转换为所需的数据类型。以下是一个使用at属性的示例，该示例将DataFrame中特定单元格的值转换为字符串类型：
df.at[行索引, 列索引] = str(df.at[行索引, 列索引])

总之，这些是在Pandas中进行DataFrame值强制转换的几种常用方法。根据具体需求选择适合的方法可以轻松地进行值转换。