pandas如何移除DataFrame列内字符串并转换为对应数值类型

针对你的两列清洗转换需求，直接用Pandas按以下逻辑处理即可：

• 处理TIMES_Sold列：用pd.to_numeric的错误捕获机制把非数字值转成空值，填充0后统一转为整数类型，自动把类似Portable Gas Sniffer的异常字符串替换为0
• 处理ITEM_Price_£列：先批量移除所有单元格里的each字符串，清理多余空格后统一转为浮点类型

完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据，根据你实际的文件格式调整读取方法，以下适配你给出的空格分隔原始数据
df = pd.read_fwf("你的原始数据文件路径")

# 清洗TIMES_Sold列
df["TIMES_Sold"] = pd.to_numeric(df["TIMES_Sold"], errors="coerce").fillna(0).astype(int)

# 清洗ITEM_Price_£列
df["ITEM_Price_£"] = df["ITEM_Price_£"].str.replace("each", "", regex=False).str.strip().astype(float)

# 查看清洗结果
print(df)

运行后输出的结果和你预期完全一致，ITEM_Price_£列里的9会以浮点类型存储，显示时如果不需要末尾的.00可以自行调整pandas打印格式，不影响数据类型正确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Husnain Ali Nasir