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我试图在dataframe中改变一个新的数字列，但是编译器将它当作char，我甚至不能使用index访问它

在处理DataFrame中的数据类型问题时，可以使用以下方法来改变新的数字列的数据类型：

使用astype()方法将列转换为所需的数据类型。例如，如果要将列转换为整数类型，可以使用以下代码：

df['新的数字列'] = df['新的数字列'].astype(int)

这将把'新的数字列'的数据类型从字符型转换为整数型。

使用to_numeric()方法将列转换为数字类型。如果数据中包含非数字字符，可以使用以下代码：

df['新的数字列'] = pd.to_numeric(df['新的数字列'], errors='coerce')

这将尝试将'新的数字列'转换为数字类型，对于无法转换的非数字字符，将被设置为NaN。

检查数据中是否存在非数字字符或特殊字符，这可能导致编译器将列识别为字符型。可以使用str.contains()方法来查找包含特定字符的行，并进行相应处理。
确保在修改列之前，DataFrame中的数据已经正确加载。可以使用head()方法查看DataFrame的前几行，以确保数据类型正确。

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腾讯云数据库（TencentDB）：提供多种数据库解决方案，包括关系型数据库和NoSQL数据库。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云数据万象（COS）：提供对象存储服务，可用于存储和管理大规模的结构化和非结构化数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
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所以，如果我们取出了某一列，我们获得的自然是一个series。还记得我所说的命名列标签的注意事项吗？不使用空格和横线等可以让我们以访问类属性相同的方法来访问列，即使用点运算符。 ?...iloc仅仅作用于数字索引。它将会返回该行的一个series。在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。...我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ? 由于我的所以已经是有序的了，所以为了演示，我设置了关键字参数’ascending’为False。...这将返回数据原始的索引形式。 ? 对数据集应用函数有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...首先，它设置了一个新的索引(set_index())，然后它对这个索引排序(sort_index())，最后它会进行unstack操作。组合起来就是一个pivot操作。

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