转换为数值创建数值

Question

我想计算两个级数的pRMSE。因此，我把它们从df中分离出来，并试图通过a.corr（B）计算Pr系数。我得到了TypeError:/：'str'和'int'的操作数类型不受支持。所以我试着把它们都转换成浮点数。两个系列中只有0到1900之间的数字。我用过：

completeA['avg'] = completeA['avg'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
completeA['min'] = completeA['min'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

但是在做了这些之后，我的pd.Series中有很多NaN值。以下是一行的示例：

    A = completeA['avg']
    print(A.loc[[482]])
              output:  482    1,000
    A = A.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    print(A.loc[[482]])
              output:  482    NaN

我刚刚注意到所有变为NaN的值都大于1000。熊猫不能将大于1000的值转换为数字吗？如果没有，我怎么解决这个问题