列中有文本，有数值，怎么一次性把所有数值列转换

如果 DataFrame 中既包含文本列又包含数值列，可以使用 select_dtypes() 方法选择出数值类型的列，然后再使用 astype() 方法将这些列转换为数值类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择出数值类型的列，并将这些列转换为 float 类型
num_cols = df.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns
df[num_cols] = df[num_cols].astype('float')

其中，`include=['int', 'float']` 表示选择出整数和浮点数类型的列，`num_cols` 是选择出的所有数值类型的列，`float` 是需要转换的目标类型。如果需要转换的是整数类型，可以将 `float` 改为 `int`。

相关问题

如何用xlwings不用遍历一次性批量增加B列地址超链接，TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

在使用XLWings库操作Excel时，如果你想要批量为B列添加超链接，而数据源在其他工作表或者单元格中，你需要确保链接地址是字符串格式，因为XLWings不支持直接将数字或单元格引用拼接到超链接中。如果你遇到了`TypeError: can only concatenate str (not "int") to str`，这意味着你尝试将整数和字符串相加，这是不允许的。

这里是一个示例步骤来避免这个错误，假设你的链接地址保存在A列：

1. 首先，确保你的链接地址在A列是文本格式，而不是数值。如果它们是数值，你需要转换为文本，例如使用`str()`函数。

import xlwings as xw

# 假设你的工作簿已经打开，且工作表名为'Sheet1'
wb = xw.Book()
sheet = wb.sheets['Sheet1']

# 获取A列的文本数据
link_addresses = sheet.range('A1:A' + str(sheet.range('A' + str(sheet.last_cell.row)).row)).value

2. 然后创建一个超链接数组，将链接和目标单元格的B列地址连接起来。由于B列的地址可能是行号（比如A1对应的1），我们需要确保它是字符串格式。

# 假设B列的起始行是1，使用str()转换行号
b_column_addresses = [f"'Sheet2'!B{str(i+1)}" for i in range(sheet.range('B1').row, sheet.last_cell.row)]

# 现在你可以将链接地址和B列地址组成超链接
hyperlinks = [(link, addr) for link, addr in zip(link_addresses, b_column_addresses)]

3. 最后，批量设置B列的值为超链接。

for row, (link, addr) in enumerate(hyperlinks):
    sheet.range(f"B{row + 1}").value = link
    # 如果需要设置超链接格式，可以这样做
    sheet.range(f"B{row + 1}").hyperlink.address = addr

python读取佛山的excel表格内所有sheet，指定‘区’，‘省’，‘街道等’列数据不删除，如果读取的数据没有指定的列表则跳过不用保留，其它列获取最后一行第一列之后的数据，若数值低于90则删除这列数据

以下是一个可能的实现，可以根据具体情况进行修改和优化：

import pandas as pd

# 定义需要保留的列名
keep_columns = ['区', '省', '街道等']

# 读取Excel文件
filename = '佛山数据.xlsx'
xls = pd.ExcelFile(filename)

# 循环遍历所有sheet
for sheet_name in xls.sheet_names:
    sheet = xls.parse(sheet_name)
    # 初始化需要删除的列的列表
    to_drop = []
    # 遍历所有列
    for col in sheet.columns:
        # 如果是需要保留的列，则跳过不删除
        if col in keep_columns:
            continue
        # 获取最后一行第一列的值
        last_value = sheet.iloc[-1][col]
        # 如果数值低于90，则加入需要删除的列的列表
        if last_value < 90:
            to_drop.append(col)
    # 删除需要删除的列
    sheet.drop(to_drop, axis=1, inplace=True)
    # 输出处理后的结果
    print(sheet_name)
    print(sheet)

这段代码首先读取指定的Excel文件，然后循环遍历所有sheet。对于每个sheet，先初始化一个需要删除的列的列表，然后遍历所有列。如果是需要保留的列，则跳过不删除；否则获取最后一行第一列的值，如果数值低于90，则加入需要删除的列的列表。最后，删除需要删除的列，输出处理后的结果。

需要注意的是，这段代码假设Excel文件中的表格数据都是数字类型，如果有其他类型的数据（如文本），则需要进行相应的类型转换。另外，如果Excel文件中的数据量很大，建议使用适当的分块读取方式，避免一次性读取所有数据导致内存不足。