Python 在特定条件下，使用中的lambda映射将单元格值设置为NaN

如果单元格的当前值不满足某些条件，我尝试将特定列中某些单元格的值更改为NaN

特别是，我有一列价格。df[‘价格’]。此列中的值如下所示：[23,34,36/375,NA,62]。我想检查该列某一行中的值是否为数字，如果不是，则将该值更改为NaN。因此，得到的列向量是[23,34，NaN，NaN，62]

我尝试了一种迭代的方法，但是它太慢了/可能根本不起作用。在熊猫身上使用lambda和map速度非常快，但我无法理解

我会在这里使用：

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安迪的解决方案很有效。但是，

convert\u objects

方法现在已被弃用，并已在版本

0.18

中删除

改为将

pandas.to_numeric（）

与参数

errors='concurve'

一起使用：

columns = [list of clumns to change]

for col in columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

columns = [list of clumns to change]

for col in columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')