Python handlee并将同一列中的多个数据类型转换为数字

我正在尝试清理我的

数据帧

。问题是，我想将300多个不同的列转换为数字，但在同一列中，我有多种数据类型。 作为

数据帧的示例：

ID  MONOCITOS   EOSIN    EOSINOFILOS NORMOBLASTOS   
0   5   0.21    2   0   0.04    31.0
2   9   <0.22   False   0   0.04    33.0
5   12.8    0.16    0   0   0.02    sdfdr
6   No  0   fh  0   0.02    60.0
9   0   0.28    3   -   0.06    Nan
14  3   -   3   -   -   59.0

ID单核细胞曙红-曙红-正常成纤维细胞
0   5   0.21    2   0   0.04    31.0
2 9您可以像这样转换多个列：

df[["col1", "col2"]] = df[["col1", "col2"]].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

或更改整个数据帧：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

强制将导致不可转换的值为NaN
我不知道有什么工具，但您可以遍历列并编写一个函数，通过编程来实现这一点。在简单的情况下，您可以使用：pd.to_numeric use
df=df.apply（pd.to_numeric，errors='concurve'）
我已经尝试过这个解决方案，但它不起作用。由于列的某些值是字符串数据类型，因此整个列类型仍然是对象类型。这不适用于“300个不同的列”。您可以一次查看一组列。例如，使用一个一次转换10列的循环Yeah like：：For c in df.columns:column=df[c]您还可以一次传递整个
df
：
df=df.apply（pd.to_numeric，errors='concurve'）
True。传递列名只是为了防止同时更改列名太多。我将更改以使其更加明确