pandas 列単位のデータ型の変換メモ

数値型列に数値以外のデータが入っていた時の対応

DataFrameでは列にひとつでも数値以外のValueがあるとObject型に認識されるようです。これをそのまま数値型に変換しようとするとエラーになります。
数値型に変換するために文字列を探して、ひとつひとつ対応することになりますが、
文字列を完全に無視してよい場合は簡単な方法がありました。

to_numric関数の引数errorsにcoerceを渡す

coerceは強制という意味らしいです。数値以外のデータがNanになります。
元の文字列データが消えてしまうので注意が必要ですが、テスト的に手っ取り早く型変換したい場合に便利でした。

df_s["test"] = pd.to_numeric(df_s["test"] , errors="coerce")

df_s.info()
test          933 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](2), float64(11), int64(3), object(16)
memory usage: 233.6+ KB