如下图所示，从gdp.csv数据文件中读取各省市的历年GDP数据，使用的字段分别是name,year,gdp。可以看到这三个字段的数据类型都是object。
# 导出数据gdp.csv
df = pd.read_csv('shares/data/gdp.csv',encoding = "gbk",usecols=['name','year','gdp'])
df.dtypes
executed in 22ms, finished 21:41:41 2020-03-17
#得到如下字段的数据类型
name object
year object
gdp object
dtype: object但我想要的gdp的数据类型是数字类型的，具体来讲是float类型的，那么可以采用pandas中to_numeric()函数对数据进行转换。
df["gdp"] = pd.to_numeric(df["gdp"],errors='coerce')
df.dtypes
运行后得到的df的数据类型如下所示：
name object
year object
gdp float64
dtype: object达到了目的，亲测可用
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