Python Can'；t将带有pandas.to_的列转换为数值

我有一列数据，这里是一小段：

a = data["hs_directory"]["lat"][:5]

0     40.67029890700047
1      40.8276026690005
2    40.842414068000494
3     40.71067947100045
4    40.718810094000446
Name: lat, dtype: object

我尝试用python将其转换为数字，但失败了：

pandas.to_numeric(a, errors='coerce')

这行什么都不做，数据类型仍然是“object”，我不能对列进行数学运算。

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我做错了什么？

如评论中所述，让我为未来的读者发布答案：

尝试：

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正如评论中所讨论的，让我为未来的读者发布答案：

尝试：

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您是否尝试过熊猫。转换？Link或try

df1=df.apply（pd.to_numeric，args=（'compresse'，）

pandas.to_numeric是pandas.convert的较新版本，因此可以说我尝试过它。但是第二个想法（

df1=df.apply（pd.to_numeric，args=（'improve'，）

）奏效了！谢谢。看来我不认为有必要使用新变量。因此

df1=pd.to_numeric（a，errors='improve'））

也能工作。您是否将

的输出重新分配给\u numeric

，因为它不是一个就地操作？即

a=pd.to \u numeric（a，errors='concurve'）

。是的，这是一个错误。我忘了这不是一个就地操作。谢谢。您是否尝试过

pandas.convert

？链接或尝试

df1=df.apply（pd.to\u numeric，args=（‘强制’，）

pandas.to\u numeric是pandas.convert的较新版本，所以可以说我尝试过。但是第二个想法（

df1=df.apply（pd.to\u numeric，args=（‘强制’，）

）奏效了！谢谢。我似乎不认为有必要使用新变量。所以

df1=pd.to\u numeric（a，errors='强制’）

也有效。您是否将

的输出重新分配给\u numeric

，因为它不是就地操作？即

a=pd.到\u numeric（a，errors='concurve'）

。是的，这是一个错误。我忘了这不是一个就地操作。谢谢。我有一个问题，这也是将我的日期时间转换成一个数值，尽管它们在DF中已经是日期时间。不管怎样，忽略日期时间？@hfrog713，在这里的评论中回答单独的问题不是一个好策略。这篇文章也是超过一年，因此可能不会引起太多注意。如果您有问题，请继续并发布：）但是，您可能只需要指定要转换的列。我感谢Matt的评论。我最终只选择了那些属于dtype=“O”的列它将排除我的日期时间，然后应用于这些列的数值。我会记住你对未来问题的评论。再次感谢。我有一个问题，这也是将我的日期时间转换为一个数值，尽管它们在DF中已经是日期时间。不管怎样，忽略日期时间？@hfrog713，answ不是一个好策略呃，在这里的评论中有单独的问题。这篇文章也有一年多的历史了，所以可能不会引起太多的注意。如果你有问题，请继续发帖：）但是，你可能只需要指定要转换的列。我很欣赏马特的评论。我最后只选择了那些数据类型=“O”，它将排除我的日期时间，然后应用于这些列的数值。我将记住您对未来问题的评论。再次感谢。

df1=pd.to_numeric(a,errors='coerce')