将带有“N/As”的DataFrame转换为浮点型，以计算百分比更改

将带有"N/As"的DataFrame转换为浮点型，以计算百分比更改的步骤如下：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例的DataFrame：

data = {'A': [1, 2, 3, 'N/A', 5],
        'B': [6, 'N/A', 8, 9, 10],
        'C': ['N/A', 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 将"N/As"替换为NaN：

df.replace('N/A', np.nan, inplace=True)

1. 将DataFrame中的数据类型转换为浮点型：

df = df.astype(float)

1. 计算百分比更改：

df['Percentage Change'] = (df['B'] - df['A']) / df['A'] * 100

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3, 'N/A', 5],
        'B': [6, 'N/A', 8, 9, 10],
        'C': ['N/A', 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

df.replace('N/A', np.nan, inplace=True)
df = df.astype(float)
df['Percentage Change'] = (df['B'] - df['A']) / df['A'] * 100

这段代码将DataFrame中的"N/As"替换为NaN，并将所有列的数据类型转换为浮点型。然后，通过计算列B和列A之间的差异，并除以列A的值，乘以100，得到了百分比更改的结果。最后，将百分比更改的结果存储在新的"Percentage Change"列中。

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