将DataFrame的数字部分由字符串类型转换为数字类型

在Python的pandas库中，可以使用pd.to_numeric()函数将DataFrame中的字符串数字转换为数字类型。该函数接受两个参数：列名和错误处理方式。列名是指要转换的列名或列名的列表；错误处理方式是指如何处理无法转换为数字的值，可以选择coerce（强制转换，将无法转换的值设置为NaN）、ignore（忽略无法转换的值）或raise（抛出异常）。
下面是一个示例代码，演示如何将DataFrame中的字符串数字转换为数字类型：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4'], 'B': ['5', '6', '7', '8']})
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
df['B'] = pd.to_numeric(df['B'], errors='coerce')
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列字符串数字的DataFrame df。然后，我们使用pd.to_numeric()函数将列’A’和列’B’中的字符串数字转换为数字类型，并使用errors='coerce'参数将无法转换的值设置为NaN。最后，我们打印出转换后的DataFrame df。
需要注意的是，如果DataFrame中的字符串数字包含非数字字符，则无法将其转换为数字类型。在这种情况下，可以使用errors='coerce'参数将无法转换的值设置为NaN，或者使用errors='ignore'参数忽略这些值。
另外，如果DataFrame中的字符串数字是以科学计数法表示的，例如’1e3’表示1000，则可以使用pd.to_numeric()函数的engine参数指定使用哪种数值解析引擎。默认情况下，该函数使用Python的内置float类型进行解析。如果需要使用其他引擎，可以设置engine='python'或engine='c'。
除了pd.to_numeric()函数外，还可以使用其他方法将DataFrame中的字符串数字转换为数字类型。例如，可以使用astype(float)方法将整个DataFrame转换为浮点数类型，或者使用循环遍历每一行或每一列，并将字符串数字转换为数字类型。这些方法的具体实现方式可能会因数据和需求而有所不同。
在实际应用中，根据具体情况选择适合的方法将DataFrame中的字符串数字转换为数字类型可以提高数据处理的速度和准确性。在进行转换时，需要注意数据的有效性和完整性，以避免出现错误或不准确的结果。