df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']] = df_data.loc[:,['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']].apply(pd.to_numeric)

这段代码是将DataFrame中的某几列转换为数值类型。具体来说，`df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']]`选择了DataFrame中的'现价'、'剩余年限'、'转股价值'和'剩余规模'这几列数据，然后使用`pd.to_numeric`函数将这几列数据转换为数值类型。

df_data.loc[:, ['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']] = df_data.loc[:,['现价', '剩余年限', '转股价值', '剩余规模']].apply(pd.to_numeric)

相关问题

csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]

这段代码的作用是读取一个csv文件，然后将其第一列到第96列作为数据集，第95列作为标签。具体解释如下：

- `pd.read_csv(path, header=None)`：使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取路径为 `path` 的 csv 文件，其中 `header=None` 表示该文件没有表头。
- `csv_data.loc[:, 0:96]`：使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第0列到第96列的所有列，即数据集。
- `csv_data.loc[:, 95]`：使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第95列的所有列，即标签。

if not df_used.empty: added = df_used.loc[df_used['pre_score'].isna(), :] df_used = df_used.loc[~df_used['pre_score'].isna(), :]

这段代码首先检查DataFrame对象`df_used`是否为空。如果不为空，它将执行两个操作：

第一个操作是使用`df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列为空的行，并将其赋值给变量`added`。这一步可以理解为将满足条件的行添加到`added`中。

第二个操作是使用`~df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列不为空的行，并将其重新赋值给`df_used`。这一步可以理解为更新`df_used`，将空值的行从中删除。

综合起来，这段代码的作用是将原始DataFrame中'pre_score'列为空的行从原始DataFrame中移除，并将这些行保存到变量`added`中。同时，更新了原始DataFrame，只保留了'pre_score'列不为空的行。