df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') df1['下行速率'] = pd.to_numeric(df1['下行速率'], errors='coerce')

这段代码是使用Pandas库对数据进行处理的示例代码。在这段代码中，首先创建了一个包含两行数据的DataFrame对象，然后使用apply函数将每个元素都乘以10，接着查看了数据的类型，尝试将其中一行数据转换为数值类型，但由于其中包含了非数值字符，所以转换失败。接下来使用了errors='coerce'参数，将无法转换的元素赋值为NaN（Not a Number），再次查看转换后的结果，然后再次使用apply函数将每个元素都乘以10，最后查看了数据的类型。

根据你提供的问题，你想将df1中的'下行带宽'和'下行速率'两列转换为数值类型，可以使用类似的方法。具体代码如下：

df1\['下行带宽'\] = pd.to_numeric(df1\['下行带宽'\], errors='coerce')
df1\['下行速率'\] = pd.to_numeric(df1\['下行速率'\], errors='coerce')

这样就可以将'下行带宽'和'下行速率'两列转换为数值类型，并将无法转换的元素赋值为NaN。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【数据清洗】pd.to_numeric() & errors=‘coerce](https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/118675288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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