我不明白为什么在应用pd.to_numeric时列不会更改为数字类型

在应用pd.to_numeric时，列不会更改为数字类型的原因可能有以下几点：

1. 数据中包含非数字字符：pd.to_numeric默认将非数字字符解析为NaN（Not a Number），而不会将其转换为数字类型。这可能是因为数据中包含了特殊字符、文本或其他非数字内容。
2. 数据类型已经是数字类型：如果列的数据类型已经是数字类型（如int、float等），则pd.to_numeric不会对其进行任何更改。
3. 错误参数设置：在使用pd.to_numeric时，可能会出现参数设置错误的情况。例如，未正确设置errors参数，导致无法将非数字字符转换为数字类型。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 检查数据中是否存在非数字字符：使用unique()函数查看列中的唯一值，确保数据中不包含非数字字符。如果存在非数字字符，可以使用replace()函数将其替换为NaN或其他合适的值。
2. 显式指定数据类型：在使用pd.to_numeric之前，可以先将列的数据类型显式设置为object类型，然后再应用pd.to_numeric进行转换。例如，使用astype()函数将列的数据类型设置为object：df['列名'] = df['列名'].astype('object')。
3. 设置参数：在使用pd.to_numeric时，可以设置errors参数来控制非数字字符的处理方式。默认情况下，errors参数设置为'raise'，即遇到非数字字符时会引发异常。可以将errors参数设置为'coerce'，这样非数字字符将被转换为NaN。

示例代码：

import pandas as pd

# 检查数据中是否存在非数字字符
unique_values = df['列名'].unique()
print(unique_values)

# 替换非数字字符为NaN
df['列名'] = df['列名'].replace('非数字字符', pd.NaT)

# 显式指定数据类型为object
df['列名'] = df['列名'].astype('object')

# 使用pd.to_numeric转换数据类型
df['列名'] = pd.to_numeric(df['列名'], errors='coerce')

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库（TencentDB），提供了多种数据库产品，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，可满足不同场景的需求。详情请参考腾讯云数据库产品介绍：腾讯云数据库

请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方法可能因实际情况而异。