怎么把python中dataframe里的字符串数据（含NaN） 转化为字符串里数据的小数和整数类型

在Python的pandas库中，将DataFrame中的字符串数据转换为数值类型（小数或整数），特别是处理包含缺失值（NaN）的情况，通常需要通过`to_numeric()`函数，并设置`errors`参数来指定如何处理无效的数据。

首先，你需要导入pandas模块并确保你的DataFrame列中可以识别为数字的部分：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，column_name是你想要转换的列名
df = pd.DataFrame(...)

# 检查列的数据类型
print(df.dtypes)

然后，你可以使用`pd.to_numeric()`函数尝试转换数据：

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

这里的`errors='coerce'`会让`to_numeric`遇到无法转换成数字的值时返回`NaN`，而不是引发错误。这样，原地更新了DataFrame的列，原先的非数值字符串会被替换为`NaN`，如果原本就是数值型数据则保持不变。

最后，对于希望将`NaN`填充为特定值（如0或转换为整数/小数）而非保留的情况，你可以使用`fillna()`或`astype()`方法：

# 将NaN填充为0
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)

# 或者强制转换为整数，注意会向下取整
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int).replace(-9999, np.nan)  # 如果你想保留默认的NaN，这里可以用np.nan替换-9999

# 对于小数，直接astype就行
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)