``` df1[' 层数 ']=data[' 层数 '].str[1:-1].astype('int32')```报错：AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

在pandas DataFrame中，`str` 方法只适用于字符串类型的列。当你尝试对非字符串列（如整数或浮点类型）应用 `.str` 调用时，会抛出 `AttributeError`。例如，如果你有一个名为 `df1` 的DataFrame，其中 `'层数'` 列不是字符串，而你试图使用 `.str[1:-1].astype('int32')` 来提取并转换数值部分，它会因为期待的是字符串而报错。

这是因为`data['层数']`可能包含了其他数据类型，而非纯字符串，导致无法直接调用`.str`属性。解决这个问题的方法是在操作之前先确认该列的确包含字符串：

if df1['层数'].dtype == 'object':  # 检查列是否全为字符串
    df1['层数'] = df1['层数'].str[1:-1].astype('int32')
else:
    raise ValueError("The '层数' column should be of string type for this operation.")

这样，只有当 `'层数'` 是字符串类型时才会执行转换，否则会引发错误提示。

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``` df1[' 层数 ']=data[' 层数 '].str[1:-1].astype('int32')```麻烦帮我改进

当你想要将DataFrame `df1` 中的 '层数' 列从字符串转换为整数时，可以使用`str`属性提取子字符串并随后使用`astype`函数进行类型转换。但是，如果原始字符串列包含非数字字符，直接转换可能会导致错误。为了确保更稳健地执行这个操作，你可以先进行一些异常处理。下面是一个改进版本的代码示例：

# 假设data['层数'] 是一个包含字符串的Series
df1['层数'] = data['层数'].apply(lambda x: int(x.strip('()')) if x.startswith('(') and x.endswith(')') else np.nan)

# 使用try-except来处理可能的转换错误
df1['层数'] = df1['层数'].astype('Int32', errors='coerce')

# 处理可能存在的NaN值，比如使用mean填充缺失值或者删除含有缺失值的行
df1['层数'] = df1['层数'].fillna(df1['层数'].mean())  # 或者 df1.dropna(subset=['层数']) 如果你想删除有缺失值的行

# 最后进行数据合并
df_data = pd.merge(df_1, df_2, on=['A', 'B'])

这段代码首先尝试去除括号并转换成整数，如果遇到无法转换的情况（如非数值字符串），则会设置为`np.nan`。然后，它尝试将结果列转换为整数类型，如果仍有错误，它会选择忽略这些错误（通过`errors='coerce'`）。最后，处理可能出现的`NaN`值。

``` df1[' 层数 ']=data[' 层数 '].str[1:-1].astype('int32')```将此代码改进，输出结果不变

原始代码`df1['层数'] = data['层数'].str[1:-1].astype('int32')`尝试将DataFrame `data` 中 '层数' 列的字符串子串转换为整数类型。然而，如果该列原本就包含非数字字符，直接使用`astype('int32')`会引发`ValueError`，因为无法将非数值字符串转换为整数。

为了改进这段代码以避免错误并保持输出结果不变，你可以先检查'层数'列的内容，确保大部分是可转换为整数的字符串形式。可以使用`try-except`语句来处理可能的转换异常：

# 假设data['层数']已经存在
df1['层数'] = data['层数'].apply(lambda x: int(x[1:-1]) if x.startswith(' ') and x.endswith(' ') else np.nan)

# 或者更简洁地使用 pandas 的条件赋值和 str.contains 方法
df1['层数'] = data['层数'].str.extract(r'\d+').astype(int).where(data['层数'].str.match(r'^\s*\d+\s*$'), np.nan)

这样，只有当'层数'列的内容是有效的整数字符串时，才会进行转换，其他情况下会设置为`NaN`。注意，这将保留原列中不能转换的部分，而不是直接抛出错误。