将pandas表格里特地列转为数据如果是NaN则跳过

可以使用pandas的dropna()函数删除NaN值，然后将特定列转为数据类型。具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['apple', 'banana', 'NaN', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除NaN值
df = df.dropna()

# 将B列转为字符串类型
df['B'] = df['B'].astype(str)

# 将B列转为数据类型，如果是NaN则跳过
def str_to_num(x):
    try:
        return float(x)
    except:
        pass
    return x

df['B'] = df['B'].apply(str_to_num)

上述代码中，首先使用dropna()函数删除了含有NaN值的行。然后使用astype()函数将B列转为字符串类型。最后定义了一个str_to_num()函数，用于将字符串转为数据类型，如果是NaN则跳过。最后使用apply()函数将B列应用到str_to_num()函数