将包含字典和字符串值的列表转换为数字 dataframe 列

Question

我有一个列表（ List_1 ），其中包含来自键值对的值和一些字符串。 该列表如下所示：

List_1 = [dict_values([2]), dict_values([54]),dict_values([111]), 'Blah', 'Blah']

我想创建一个名为df['List_1']的新 dataframe 列，该列由List_1中的值填充。 然后我想将df['List_1']转换为数字数据类型，并强制 NA 变为 NaN。

我试过这个：

df['List_1'] = List_1
df['List_1']= pd.to_numeric(df['List_1'], errors='coerce')

我的预期结果是让 NA 变为 NaN，并且 dict_values 变为数字，但是我的方法导致整个列变为 NaN。

Answer 1

我使用了您的方法，效果很好，但是您可以使用：

import numpy as np
df.replace('NA', np.nan)

您的数据集中对 NA 的定义可能有问题吗？ Pandas 不处理缺失值，例如 R 或用于数据分析的其他语言/包，因此这可能是问题所在。