有时经过预处理的dataframe其数据类型不是我们所需要的，如下图所示

从上图可看出，df里的数据并不是需要的float类型，而是object。通常情况下使用object也没有问题，但如果需要对数据进行数学上的操作时，就会有异常。例如比较df里的最大值：

从上面可以看出异常：环比里最大值为99.9，明显是错误的。这时就需要将这些数据从object类型改为float型。

更改类型的方法有如下几种：

1.使用to_numeric()函数

to_numeric()官方定义如下

pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)

arg：需要更改的单列或Series对象。

errors：遇到无法转换为数字的类型时的处理方式。方式如下：

raise：遇到无法解析的类型，直接报错

coerce：遇到无法解析的类型，将其内容设置为NaN

ignore：遇到无法解析的类型，将其保持原来的内容不变

downcast：默认是float64或int64类型。如果指定了类型，那么数据在转换时，就转换为指定的类型。

integer或signed：dtype里最小的数据类型：np.int8

unsign