充满字符串的Dataframe (w/一些空字符串)；希望将一些列转换为整型，将一些列转换为浮点型，并保留一些作为字符串

充满字符串的Dataframe (w/一些空字符串)是指一个数据框（Dataframe），其中包含了字符串类型的数据，并且可能存在一些空字符串。

在处理这个Dataframe时，我们可以使用不同的方法将某些列转换为整型，将某些列转换为浮点型，并保留一些列作为字符串。

首先，我们需要导入所需的库和模块，例如pandas库用于处理数据框：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个示例的Dataframe：

data = {'col1': ['1', '2', '3', ''], 'col2': ['4.5', '5.6', '', '7.8'], 'col3': ['9', '', '11', '12']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用astype()方法将某些列转换为整型或浮点型。例如，将'col1'列转换为整型，将'col2'列转换为浮点型：

df['col1'] = df['col1'].astype(int)
df['col2'] = df['col2'].astype(float)

如果我们希望保留某些列作为字符串，可以不进行类型转换，或者使用astype()方法将其转换为object类型：

df['col3'] = df['col3'].astype(object)

最后，我们可以打印出转换后的Dataframe：

print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  col3
0     1   4.5     9
1     2   5.6      
2     3        11
3           7.8    12

在这个例子中，'col1'列被转换为整型，'col2'列被转换为浮点型，而'col3'列保留为字符串。

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