使用pd.to_numeric后部分值变NaN，如何将‘-’转为0并转数值型？

直接按以下步骤操作即可完成需求：

1. 先将列中单独的-替换为字符串'0'，同时移除所有$符号
2. 将处理后的列转换为数值类型

具体代码 #

# 先替换'-'为'0'，再移除$符号（regex=False避免转义问题）
df_rental['by_day'] = df_rental['by_day'].replace('-', '0').str.replace('$', '', regex=False)

# 转换为数值型
df_rental['by_day'] = pd.to_numeric(df_rental['by_day'])

或者用链式写法简化：

df_rental['by_day'] = pd.to_numeric(
    df_rental['by_day'].replace('-', '0').str.replace('$', '', regex=False)
)

补充说明 #

之前操作出现NaN的原因是：列中的-未被提前处理，pd.to_numeric无法将单独的横线-转换为数值，所以会被转为NaN。先把-替换为0再清理符号，就能确保所有可转换的值都被正确转为数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FalloutATS21