使用pd.to_numeric将df['Total Raised']转换为数字，但是如果无法将字符串转换为数字，怎么办

可以在`pd.to_numeric`函数中传递一个参数`errors='coerce'`，这样无法转换的字符串会被转换为`NaN`。你可以使用以下代码：

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

转换后，`NaN`值表示无法转换为数字的字符串。你可以使用`.isna()`方法查看哪些行包含`NaN`值。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

pd.to_numeric

`pd.to_numeric` 是 pandas 库提供的一个函数，用于将一个 Series 或 DataFrame 中的数据转换为数值类型。该函数的语法如下：

pd.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)

其中，`arg` 表示要转换的 Series 或 DataFrame；`errors` 表示如何处理转换错误，默认值为 'raise'，即遇到错误时抛出异常；`downcast` 表示是否尝试将数据降低到比原始数据类型更小的类型，以节省内存，默认值为 `None`，即不进行数据类型降低。

例如，将一个包含字符串和数字的 Series 转换为数字类型：

import pandas as pd

s = pd.Series(['1', '2', '3.0', '4.5', '5'])
numeric_s = pd.to_numeric(s)
print(numeric_s)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.5
4    5.0
dtype: float64

可以看到，`pd.to_numeric` 将字符串类型的数据转换为了浮点型。