如何将数据框列中的字符串转换为NaN

问题描述

我有一个数据集，其中包含不想要的字符串（表示无法进行测量）。当熊猫读取数据的文本文件时，我想将这些不需要的字符串更改为“ NaN”，因为字符串的存在将原本int列的数据类型转换为字符串。如果有更好的处理方法，请告诉我。

代码

import pandas as pd 
data = {
    'ID': [1,2,3,4],'V': [6.6,2.01,'tND - 7777',7.01],'A': [33,31,'tND - 88881',35]    
    } 
df = pd.DataFrame(data,columns = ['ID','V','A'])

print(df)

不需要的字符串

'tND - 7777','tND - 88881'

所需结果 数据帧列中的数据是整数（我假设NaN被认为是整数，一旦字符串不再存在，我只需要绘制数据即可。）

解决方法

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