使用Lambda函数更改整个数据框的类型

Question

我试图将整个数据帧转换为整数，即所有变量都转换为类型（int），数据中存在NaN，因此转向pd.to_numeric并将错误强制转换为NaN，我可以在以后处理它们。

但是pd.to_numeric采用列表，元组，1-d数组或Series。

我可以一步一步地给出每个列名称并更改类型。但有没有办法在几行中做到最佳？

我试过这个，但得到了错误。

change = lambda x: pd.to_numeric(df_copy[x], errors='coerce')
df_copy = pd.DataFrame(map(change, x) for x in df_copy.columns)

Answer 1

你可以简单地做这个df_copy.apply(lambda x : pd.to_numeric(x, errors='coerce'))

[convert entire pandas dataframe to integers in pandas (0.17.0)