Pandas 如何在读取csv文件时删除数据中不需要的值

阅读Pina_Indian_Diabities.csv一些值是字符串，类似这样 +AC0-5.4128147485

734                    2
735                    4
736                    0
737                    8
738    +AC0-5.4128147485
739                    1
740                  NaN
741                    3
742                    1
743                    9
744                   13
745                   12
746                    1
747                    1

与第738行一样，其他行和列中也有这样的值

---

如何删除它们？

with

errors='concurve'

用NaN替换任何非数字的内容。那么第740行呢，是否需要保留？代码应该是'df['column\u name']=pd.to\u numeric（df['column\u name']，errors='concurve'）``谢谢你的工作。还有一个疑问是，我有没有办法一次将此操作应用于所有列？