pandas.DataFrameの型を変えたいけど例外レコードがあってastypeできない時の対処法 - Qiitapandas.DataFrameにおけるString型列をfloatやint形式に直したい時がある。欠損値がある場合でも、astype(float)をすることによりfloat形式に変換することは可能だ。しかし、実データを扱う際には例外レコード（数値が入っているはずなのに記号が入っているなど）が紛れ込んでいることも多く、astype変換ではできないことがある。 そんな時にはpandas.to_numericを使おう。 df["数値変更したい列"] = pd.to_numeric(df["数値変更したい列"], errors='coerce') errosに対応するパラメータには３種類存在し、それぞれ以下の役割を持つ。 raise：例外データがあることを表示し、エラーを返す coerce：例外データ部分をNaNで返し、他の行は数値変換する ignore：例外データがある場合には数値変換はせず、
