pandas导入数据的时候，如果给列设定一个数据类型，如何在当类型不对的时候给予一个默认值？

Question

代码如下：

df=pd.read_excel("pc1.xls",skiprows=3)
df[[6,7]]=df[[6,7]].astype(float)

我把6,7这两列设置成了float，然后假设这时候6,7列的数据是"-","NONE",'X'
这种字符内容的时候。
如何让pandas自动处理成默认值？

目前会报错说str无法转换成float

Answer 1

na_values : list-like, default None
List of additional strings to recognize as NA/NaN

df=pd.read_excel("pc1.xls",skiprows=3, na_values=["-","NONE",'X'])

Answer 2

建议你在导入之前清洗数据，而不应该在导入时来做处理

Answer 3

额，如果是数字组成的str本来就可以做各种运算的吧，不需要显式转换类型吧。

Answer 4

参考这个：
df['IP'] = df['IP'].apply(pd.to_numeric,errors='0')

用pd.to_numeric 。有个errors属性，，百度一下有详细用法。