Python 在DataFrame上使用.loc，同时忽略几行

我有一个数据框，需要根据其中一个列值进行修改。特别是，当列

a

中的值高于110时，我希望将列

b

的值赋值为-99。唯一的问题是dataframe的前3行包含字符串和数字数据类型的混合，因此当我尝试时：

df.loc[df['a'] >= 110, 'b'] = -99

我得到一个

TypeError

，因为不允许在

str

和

int

之间进行比较

所以我的问题是：如何在忽略数据帧的前3行的情况下完成这个赋值

到目前为止，我想出了一个相当狡猾的办法：

try:
    df.loc[df['a'] >= 110, 'b'] = -99
except TypeError:
    pass

这似乎是可行的，但显然这似乎不是正确的方法

编辑：而且这个方法只跳过前3行，但我真的需要保持它们的原样。

试试：

df.loc[df['a'].apply（pd.to_numeric，errors='concurve'）.ge（110），'b']=-99

---

或者使用

errors='ignore'

我想保持前三行的数据不变。是否将

应用（pd.to_numeric，errors='coerse'）

将数据替换为一堆

NaN

？复制前3行并在该操作后重新追加当我尝试按您建议的方式执行时，我收到一个奇怪的错误：

ValueError:invalid error value specified

。虽然如果我做了

errors='ignore'