使用pd.to_numeric转换列时多数值变为NaN的原因排查

我一眼就看出问题所在了——你的Principal Remaining列里的数值字符串包含千位分隔符逗号（,），而pd.to_numeric()默认无法识别带逗号的字符串格式，所以除了那个没有逗号的836.61（刚好符合纯数字格式），其他所有带逗号的值都被errors="coerce"参数强制转换成了NaN。

解决步骤 #

你只需要先把字符串中的逗号去掉，再进行数值转换即可：

# 第一步：移除所有千位分隔符逗号
portfolio["Principal Remaining"] = portfolio["Principal Remaining"].str.replace(',', '')
# 第二步：转换为数值类型
portfolio["Principal Remaining"] = pd.to_numeric(portfolio["Principal Remaining"], errors="coerce")

额外检查建议 #

如果转换后还是有NaN，建议先查看列中所有的唯一值，确认是否存在其他特殊字符（比如美元符号$、空格、非标准小数点等）：

# 查看列内的所有唯一值
print(portfolio["Principal Remaining"].unique())

根据输出的异常字符，再用str.replace()做对应的清理即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alissa