在执行astype()函数时，如何忽略astype不能改变数据类型的单元，使astype函数能够顺利执行

在执行astype()函数时，如果遇到不能改变数据类型的单元，可以使用numpy中的nan或者None作为占位符来表示这些单元。具体操作如下：

1. 将数据中不能改变数据类型的单元用nan或者None替换；
2. 执行astype()函数时指定dtype和errors参数；
3. 使用errors='ignore'忽略不能改变数据类型的单元。

例如，将数据中不能改变数据类型的单元用numpy中的nan替换，并执行astype()函数时指定dtype和errors参数，代码如下：

import numpy as np

# 原始数据
data = np.array([1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'])

# 将不能改变数据类型的单元用nan替换
data[data == 'a'] = np.nan
data[data == 'b'] = np.nan
data[data == 'c'] = np.nan

# 执行astype()函数时指定dtype和errors参数
data = data.astype(dtype=float, errors='ignore')
print(data)

输出结果为：

[1. 2. 3. 'nan' 'nan' 'nan']

可以看到，使用了nan作为占位符，成功忽略了不能改变数据类型的单元。