py# 1. 将 bid 列中无效的值(如空字符串、None)替换为 NaN
df['bid'] = df['bid'].replace([None, ''], np.nan)
# 2. 使用 pd.to_numeric 将字符串转换为数值,并处理无法转换的情况
df['bid'] = pd.to_numeric(df['bid'], errors='coerce')
# 3. 将 NaN 值(空值)填充为 0 或者你想要的默认值
df['bid'] = df['bid'].fillna(0)..astype('uint64', errors='ignore')
linux查看内存占用命令
shps aux --sort=-%mem |head
或者top 然后按下 Shift + M 键(注意大写),按照内存使用量排序进程。
shtop