Как обрабатывать ошибки преобразования строк в числа в Pandas?

Несколько способов обрабатывать ошибки преобразования строк в числа в Pandas:

• Использование метода replace(). www.geeksforgeeks.org Если строка во фрейме данных содержит неподходящие символы, которые вызывают проблемы при преобразовании, этот метод позволяет удалить их из строки. www.geeksforgeeks.org
• Применение метода to_numeric(). www.geeksforgeeks.org Функция подходит для работы со специальными символами. www.geeksforgeeks.org Она преобразует значения в числовые типы, обрабатывая нечисловые значения. www.geeksforgeeks.org При установке параметра errors='принудительно' нечисловые значения заменяются на NaN, что предотвращает сбои преобразования. www.geeksforgeeks.org
• Использование метода apply() с лямбда-функцией. www.geeksforgeeks.org Этот метод позволяет использовать пользовательские выражения для преобразования строк в числа. www.geeksforgeeks.org Лямбда-функция извлекает числовые символы из строки, удаляя специальные символы перед преобразованием их в числа. www.geeksforgeeks.org
• Применение блока try-except. javarush.com Это стандартный метод перехвата и обработки исключений в Python. javarush.com
• Проверка входных данных. javarush.com Перед преобразованием нужно убедиться, что входные данные являются допустимыми числами. javarush.com Один из способов сделать это — использовать регулярные выражения. javarush.com