我正在使用 pandas 读取 csv 文件。数据是数字，但作为文本存储在 csv 文件中。有些值在错误或缺失时是非数字的。如何过滤掉这些值并将剩余数据转换为整数。
我假设有比遍历所有值并使用 isdigit() 测试它们是否为数字更好/更快的方法。
pandas 或 numpy 是否有办法识别读者中的错误值？如果没有，最简单的方法是什么？我是否必须指定 dtype 才能使其正常工作？
请您参考如下方法:
pandas.read_csv 具有参数 na_values:
na_values : list-like, default None
List of additional strings to recognize as NA/NaN
您可以在哪里定义这些错误的值。
