用pandas将带有不同单位的数据统一为数字格式

在Python的Pandas库中，如果你有一个包含不同单位数据的DataFrame，通常需要先进行数据清洗和转换，以便后续的分析。这包括以下几个步骤：

1. **数据检查**：使用`pd.DataFrame.info()`查看列类型，确认哪些列是字符串并可能包含数值信息。

2. **单位识别**：如果单位明确，可以在数据加载或处理阶段就添加一个新列记录原始单位，方便后续处理。

3. **单位转换**：
- **直接转换**：有些单位可以直接转换成标准的数字单位，例如长度从英寸到厘米，货币从美元到人民币等。可以创建一个转换映射表，然后使用`map()`函数或者`applymap()`对含有单位的列进行转换。
- **查找函数**：对于一些固定的单位转换，如温度、百分比等，可以编写一个函数来进行计算转换。
- **第三方库**：有时候可能需要使用特定库，比如`pint`（用于物理量的量化和单位转换）。

4. **异常值处理**：在转换过程中可能会遇到无法转换或者非数值的数据，这时需要处理缺失值、错误值或者设置默认值。

5. **结果验证**：转换完成后，再次检查新的数字列，确保数据的准确性和一致性。

# 示例
import pandas as pd

def convert_length(units, value):
    if units == 'in':
        return value * 2.54  # 英寸转厘米
    else:
        return np.nan  # 非已知单位返回缺失值

df['length'] = df.apply(lambda row: convert_length(row['unit'], row['value']), axis=1)

# 检查并处理可能出现的问题
df = df.dropna()  # 删除转换后的NaN值