下面是我一直在用np.NaN替换某些值的代码。我的问题是如何用np.NaN替换索引111处的'47614750_h'。我可以直接使用drop_list进行此操作，但是，我需要对许多文件使用以'_h'结尾的不同值进行迭代，并希望自动进行此操作。
我已经尝试过对正则表达式进行一些搜索，因为它似乎很可行，但是找不到我需要的东西。
drop_list = ['dash_code', 'SONIC WELD']
df_clean.replace(drop_list, np.NaN).tail(10)
DASH_CODE Name Quantity
107 1011567 .156 MALE BULLET TERM INSUL 1.0
108 102066901 .032 X .187 FEMALE Q.D. TERM. 1.0
109 105137901 TERM,RING,10-12AWG,INSULATED 1.0
110 101919701 1/4 RING TERM INSUL 2.0
111 47614750001_h HARNESS, MAIN, AC, LIO 1.0
112 NaN NaN 19.0
113 7685 5/16 RING TERM INSUL. 1.0
114 102521601 CLIP,HARNESS 2.0
115 47614808001 CAP, RESISTOR, TERMINATION 1.0
116 103749801 RECPT, DEUTSCH, DTM04-4P 1.0
最佳答案
尝试使用pd.to_numeric将所有行转换为float可能更快：
In [11]: pd.to_numeric(df.DASH_CODE, errors='coerce')
Out[11]:
0 1.011567e+06
1 1.020669e+08
2 1.051379e+08
3 1.019197e+08
4 NaN
5 NaN
6 7.685000e+03
7 1.025216e+08
8 4.761481e+10
9 1.037498e+08
Name: DASH_CODE, dtype: float64
In [12]: df["DASH_CODE"] = pd.to_numeric(df["DASH_CODE"], errors='coerce')