在Dataframe上将STR转换为INT在特定部分上不起作用

可能是由于以下原因：

1. 数据类型不匹配：在将STR转换为INT时，可能存在某些特定部分的数据类型与转换操作不匹配。例如，如果特定部分包含非数字字符或特殊字符，将无法成功将其转换为INT。
2. 数据格式错误：特定部分的数据可能存在格式错误，导致无法正确进行转换操作。例如，如果特定部分的数据包含了额外的空格或其他非数字字符，将会导致转换失败。
3. 缺失值：特定部分的数据可能存在缺失值，即空值或NaN。在将缺失值转换为INT时，会出现错误或无法转换的情况。

解决这个问题的方法可以包括以下步骤：

1. 数据清洗：首先，对特定部分的数据进行清洗，去除非数字字符、特殊字符和额外的空格等。可以使用字符串处理函数或正则表达式来实现。
2. 数据类型转换：确保特定部分的数据类型为字符串（STR），然后使用适当的函数或方法将其转换为整数（INT）。在Python中，可以使用astype()函数或to_numeric()函数来实现。
3. 处理缺失值：如果特定部分存在缺失值，可以选择将其填充为特定的值（如0）或使用插值方法进行填充。在Pandas中，可以使用fillna()函数来实现。

总结起来，解决在Dataframe上将STR转换为INT在特定部分上不起作用的问题，需要进行数据清洗、数据类型转换和处理缺失值等操作。具体的实现方法可以根据具体情况选择适当的函数或方法来完成。