Python 如何将带有if语句的函数同时应用于多个dataframe列

我有一个数据框架，由多列中的数字字符串和/或空字符串组成，我想将这些列从字符串转换为“int”数据类型。在此之前，我希望将空字符串转换为“-1”（int或-1的字符串版本；这无关紧要）

我试图同时对多个列应用lambda函数来转换空字符串，但得到一个错误“'序列的真值不明确。请使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。'，'在索引温度（F）下发生'

我在下面发布了一个虚拟示例，说明我试图用我的实际数据帧做什么，但它不起作用。当然，在“for”循环中迭代每一列有一个解决方法，但我怀疑有一个更干净的解决方案

df=pd.DataFrame（{'Temperature（F）'：['30'，'40'，''，'Gust'：[''，'5'，'10']））
numericCols=[‘温度（F）’，‘阵风’]
df[numericCols]=fTable[numericCols]。应用（λx:-1，如果x==''，则为x）
df[numericCols]=fTable[numericCols].astype（'int'）
'''
如前所述，我在运行此操作时收到错误消息“'序列的真值不明确。请使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（），'在索引温度（F）下发生'”。

在一行中不使用应用

df[numericCols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(value=-1)
# Out:
#    Temperature(F)  Gust
# 0            30.0  -1.0
# 1            40.0   5.0
# 2            -1.0  10.0