你可以使用pd.to_numeric()
函数将Series中的元素转换为数字,并将无法转换的元素设置为NaN。然后,使用pd.to_numeric()
函数的errors
参数设置为'coerce'
,以保留数字并将无法转换的元素设置为NaN。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建包含NaN和字母数字混合元素的Series
s = pd.Series(['1.23', '2.34', 'NaN', 'abc', '3.45'])
# 将Series中的元素转换为浮点数,并将无法转换的元素设置为NaN
s = pd.to_numeric(s, errors='coerce')
print(s)
输出:
0 1.23
1 2.34
2 NaN
3 NaN
4 3.45
dtype: float64