我有一个panda Dataframe ，其中列的Dtype为object。这些列的值显然是数字。但是，convert_dtypes无法识别数字类型，并对所有列再次返回object。下面是一些输出，可以说明问题：

my_df.convert_dtypes().info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 6 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype 
---  ------        --------------  ----- 
 0   A             3 non-null      object
 1   B             3 non-null      object
 2   C             3 non-null      object
 3   D             3 non-null      object
 4   E             3 non-null      object
 5   F             3 non-null      object
dtypes: object(6)
memory usage: 168.0+ bytes

这些是 Dataframe 的单元格：

my_df
    A   B   C   D   E   F
0   0   1   3   0   1   1
1   0   2   2   2   0   1
2   0   1   0   2   0   1

虽然我可以使用其他方法（例如to_numeric）转换列，但我希望能够有一种通用的方法来完成此操作，因为传入的数据并不总是数字，在这种情况下string会做得很好。
Dataframe 来自另一个服务，所以如果你需要更多的信息请告诉我。这就是to_numeric不能工作的原因。基本上，我需要尽可能地将类型转换为数字，否则转换为字符串。
Python版本是3.8.5，Pandas版本是1.1.2。