DataFrame把字符串转化为数值

DataFrame是一个二维表格数据结构，在数据分析库如pandas中非常常用。如果DataFrame中的某些列包含字符串形式的数值，例如日期、百分比等，我们可能需要将它们转换为数值类型以便进行进一步的数学运算或分析。

pandas提供了一些函数来进行这种转换，比如`to_numeric()`或`astype()`。以下是基本步骤：

1. **检查类型**：首先确认列的数据类型，可以使用`df['column'].dtype`查看。

2. **尝试转换**：对于可以自动识别的数字格式，可以直接转换。例如：

   df['column'] = pd.to_numeric(df['column'], errors='coerce')  # 尝试转换，遇到非数字会设置为NaN

3. **预处理**：对于无法自动识别的字符串，可能需要先清洗和格式化数据，例如去除逗号或其他分隔符：

   df['column'] = df['column'].str.replace(',', '').astype(float)  # 移除逗号并转换为float

4. **异常处理**：转换过程中可能会有无效的数据，这时可以用条件过滤或填充缺失值的方式处理：

   df.loc[df['column'].isna(), 'column'] = 0  # 将空值替换为某个默认值