如何解决如何将数据框列中的字符串转换为NaN
我有一个数据集,其中包含不想要的字符串(表示无法进行测量)。当熊猫读取数据的文本文件时,我想将这些不需要的字符串更改为“ NaN”,因为字符串的存在将原本int列的数据类型转换为字符串。如果有更好的处理方法,请告诉我。
代码
import pandas as pd
data = {
'ID': [1,2,3,4],'V': [6.6,2.01,'tND - 7777',7.01],'A': [33,31,'tND - 88881',35]
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['ID','V','A'])
print(df)
不需要的字符串
'tND - 7777','tND - 88881'
所需结果 数据帧列中的数据是整数(我假设NaN被认为是整数,一旦字符串不再存在,我只需要绘制数据即可。)
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