将dataFrame中的字符准换为数值型

可以使用 `pandas` 中的 `astype()` 方法将数据框中的字符转换为数值型。具体步骤如下：

1. 选择要转换的列，使用 `df['column_name']` 选择某一列。
2. 使用 `astype()` 方法将该列转换为数值型。例如：`df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)`。

需要注意的是，如果该列中有非数值型的字符，转换可能会失败并抛出异常。因此，在转换前最好先检查该列中是否存在非数值型的字符。可以使用 `pandas` 中的 `to_numeric()` 方法将非数值型的字符转换为 `NaN`，然后再使用 `fillna()` 方法将其填充为指定的值。例如：`df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').fillna(0)`，将非数值型的字符转换为 `NaN`，并将其填充为 0。