数据不正确（格式不正确，数据不准确，数据缺失）我们做什么都是徒劳。数据清洗时数据分析的第一步，也是最耗时的一步。
数据清洗很枯燥，但是随着数据清理技巧越来越熟练，就有越有可能从他人无从下手的文档中获取更多的有用信息。
这次想说一下，看起来都是正确的数值数据，在人和机器理解起来的差别
Pandas 加载数据后， head() 预览一下，感觉数据还不错，但是，很有可能是被数据的表象所蒙蔽了。
在 Python 中，2 是一个数字，“2”是一个字符。他们是不同的数据类型，但是，都可以进行数学计算。示例如下：
如果刚开始接触 Python 的人会有些疑惑，这是什么鬼，是不是例子处理意外。
“2”* 2 => 22
2 * 2 => 4
不仅仅是 *，在 Python 中 + 也一样，只要他们操作的两边数据类型一致就可以运算。
注意，要是将一个字符串数字和一个数值数字相加，就会出现异常“TypeError: must be str, not int”
“*” 和 “*” 操作很灵活，只要理解这些行为，似乎也不是个问题。这样问题的产生主要是语言设计者所决定的，他们只是没有把字符串的拼接和数值相加使用了同样的操作符。
下面就造一些数据，在 DataFrame 中看起来都像是数值类型数字的数据。
从输出来看，都是数值类型的数据，接下来，我们做一些简单的数据分析。假设需求，将所有的数值增大十倍。
似乎结果和最初设想的有所差距。
Data2 行的数据看上去想数值，但是，就结果来看，也不像是数值。现在我们最迫切需要知道的每列数据的类型是什么，Pandas 已经提供了查看 DataFrame 各个列数据类型的属性。
怎么回事，都是 object 类型，Pandas 并没有承认这些数据是数值类型。所以，开始数据分析之前，做数据清洗还是有必要的。Pandas 提供了转换数值类型的方法，to_numeric()。
我们现在尝试将 Data2 行的数据转换成数值类型
转换失败，to_numeric() 不能将字符串 “F”转换为数值类型，我们也没有在代码中控制，所以抛异常了。Pandas 提供了一个可选的参数 errors，传入 errors='coerce' Pandas 遇到不能转换的数据就会赋值为 NaN（Not a Number）
从结果来看，好像这次除了 “F”是空值外，其他的数据都转换了对应的数值。我们再次执行翻十倍的运行算
下面我们再次查看一下数据的类型。
现在数据和我们设想的一样了。
这几次的博客都涉及了 lambda 的使用，如果有同学需要我提供一个 lambda 相关的文章，请留言，以便我规划一下时间。
整合代码
# 演示数字和字符串的区别 two_char = '2' two_num = 2 def doubule(x): return x * 2 print('char:{}'.format(doubule(two_char))) print('num:{}'.format(doubule(two_num))) print('text:{}'.format(doubule('Test text end '))) # 报错，类型不对 print("2" + 2) # 模拟数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,16],['1','2','3','4','F']],index =['Data1','Data2']) print(df) # 翻十倍，查看结果与预想结果的差别 df.apply(lambda x: x * 10) # 查看数据类型 df.dtypes # 尝试转换，报错 df.loc['Data2'] = pd.to_numeric(df.loc['Data2']) # 只转换能转换的，不能转换的赋值为 NaN(Not a Number) df.loc['Data2'] = pd.to_numeric(df.loc['Data2'] ,errors='coerce') # 查看成功转换后的结果 df.loc['Data2'] # 再次运算，查看结果与预想结果的差别 df = df.apply(lambda x: x * 10) print(df) # 查看数据类型 df.dtypes
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