在python/pandas中强制的意义是什么？

作为python/pandas的新手，我很想知道pandas语法中“强制”的意义/用法

它只在转换的情况下使用（我更愿意说强制完全转换），还是在其他地方有一些用例

---

感谢Adv.（一个例子将非常有价值）。

你能解释一下你从中不明白的地方吗，因为这里的例子似乎很清楚：希望是有意义的，尽管它并没有真正解释清楚。简而言之，对于

pd.to\u numeric（）

，

errrors='raise'

是默认设置，将在类似

[1,2，'apple']

的内容上生成错误。将错误设置为“忽略”意味着根本不会转换问题值。将错误设置为“强制”将强制列浮动，并将问题值设置为NaN。您能否解释一下您从中不了解的内容，因为它们在这里的示例中似乎非常清楚：希望是有意义的，尽管它并没有真正解释清楚。简言之，对于

pd.to\u numeric（）

，

errrors='raise'

是默认设置，将在类似

[1,2，'apple']

的内容上生成错误。将错误设置为“忽略”意味着根本不会转换问题值。将错误设置为“强制”将强制列浮动，并将问题值设置为NaN。