<_numeric()是Pandas中用于将一个数据类型转换为数值类型的函数。这个函数可以用来将字符串转换为数值，以便进行进一步的数值操作。
语法：
慷慨近义词
<_numeric(arg,errors='rai',downcast=None)
四字姓名arg：要转换为数值类型的数据。
errors：当出现错误时的处理方式。可以是'rai'（默认，抛出异常）、'coerce'（转换失败的值为NaN）或'ignore'（忽略错误）。
downcast：可选参数，用于指定转换后的数据类型。可以是'integer'、'signed'、'unsigned'、'float'。举例：捐赠英语
import pandas as pd
#将字符串转换为数值
df=pd.DataFrame({'A':['1','2','3'],'B':['4','5','6']})
df[['A','B']]=df[['A','B']]._numeric)
print(df)
输出：花卉工
尖音A B
鳗鱼干014
125
236
这个例子中，将DataFrame中的'A'列和'B'列转换为数值类型，并将其赋值回原DataFrame。体育活动图片
需要注意的是，如果传入的数据中有非法字符或不能转换为数值的字符串，就会根据'errors'参数的设置进行处理。如果设置为'rai'，则会抛出ValueError异常；如果设置为'coerce'，则会将转换失败的值设置为NaN；如果设置为'ignore'，则会忽略错误并不进行转换。
另外,pd.to_numeric()可以处理的不光是DataFrame,Series，还可以处理list,tuple等数据类型。
辽阔对什么
如果需要转换的列或数据中有大量的非法字符或不能转换为数值的字符串，使用pd.to_numeric()可能会很慢。在这种情况下，可以使用其他方法，如正则表达式或其他库来清理和转换数据。
