python - Pandas str.isnumeric() 的预期行为

Question

我有一个多数据类型的系列pd.Series，比如[100, 50, 0, foo, bar, baz]

当我运行 pd.Series.str.isnumeric()

我得到 [NaN, NaN, NaN, False, False, False]

为什么会这样？它不应该为本系列的前三个返回 True 吗？

Answer 1

Pandas 字符串方法紧跟 Python 方法:

str.isnumeric(100)    # TypeError
str.isnumeric('100')  # True
str.isnumeric('a10')  # False

任何产生错误的类型都会给出 NaN。根据 Python docs , str.isnumeric 只适用于字符串:

str.isnumeric()
Return true if all characters in the string are numeric characters, and there is at least one character, false otherwise.

根据 Pandas docs , pd.Series.str.isnumeric 等价于str.isnumeric:

Series.str.isnumeric()
Check whether all characters in each string in the Series/Index are numeric. Equivalent to str.isnumeric().

你的系列有“object”数据类型，这是一个包罗万象的类型，它包含指向任意 Python 对象的指针。这些可能是字符串、整数等的混合。因此，您应该期望 NaN 值未找到字符串。

为了适应数字类型，您需要显式转换为字符串，例如给定一系列 s:

s.astype(str).str.isnumeric()