替代已弃用的 pd.Series().convert_objects(convert_numeric = true)，能够解析字符串

Question

我想知道对于以下情况是否存在pandas.Series(x).convert_objects(convert_numeric = true) 的替代方案：

px = dt.ix[:,1] # pandas.core.series.Series
pmat = pd.Series(px).convert_objects(convert_numeric = True) # works but convert_objects is deprecated in future version

如果有关数据的更多信息可能会有所帮助，请注意：

dt:Type = DataFrame, size=(1790,2), Value= column names: 0,1
px: Type=Series, size=(1790,), Value= class 'pandas.core.series.Series'

到目前为止，我已经尝试过以下一些搜索：

pmat = px.apply(pd.to_numeric, errors="ignore")
pmat = pd.to_numeric(px) # Unable to parse string

最好的，

Answer 1

我认为您需要与Series 一起使用的to_numeric（df 的列）：

#invalid parsing will be set as NaN
pmat = pd.to_numeric(px, errors='coerce')

或者：

#invalid parsing will return the input
pmat = pd.to_numeric(px, errors='ignore')

还有ixdeprecated，最好用iloc。