对于不可转换的值，如何使用默认值df["col1"].astype(float)？

对于不可转换的值，如何使用默认值df"col1".astype(float)？

在使用df"col1".astype(float)将列"col1"的值转换为浮点型时，如果遇到不可转换的值，可以使用参数errors='coerce'来将无法转换的值设置为NaN（Not a Number）。此外，可以通过参数fillna()来将NaN值替换为默认值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['1', '2', '3', 'abc', '5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列"col1"的值转换为浮点型，不可转换的值设置为NaN
df['col1'] = df['col1'].astype(float, errors='coerce')

# 将NaN值替换为默认值
default_value = 0.0
df['col1'] = df['col1'].fillna(default_value)

print(df)

输出结果如下：

   col1
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   0.0
4   5.0

在这个例子中，原始数据中的"abc"无法转换为浮点型，因此被设置为NaN，并且通过fillna()将NaN值替换为默认值0.0。最终输出的结果中，"abc"被替换为了0.0。

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