python - 为什么我不能在数字列上过滤 Pandas 数据框

Question

我正在使用 Pandas 分析 csv 数据。数据框如下所示:

    tech_nbr    door_age    service_spend   service_calls
0   2   -7,987  1   3
1   3   -7,987  1   3
2   231561  -7,987  1   3
3   2531885 13  1   3
4   A451349 9   1   3

现在我想使用以下命令过滤掉 door_age 为负数的所有行，例如第 0 行和第 1 行。

df_filtered = df.filter(df.door_age > 0)

但是我得到了错误:

TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

我猜年龄的某些值不是数字，因此我添加了以下行来删除基于 Remove non-numeric rows in one column with pandas 的非数字 door_age 行

df[df.door_age.apply(lambda x: x.isnumeric())]

它似乎确实删除了很多行，但我仍然遇到相同的错误。因此，我还使用 `df = df.dropna(subset=['door_age']) 过滤掉了 door_age 具有空值的行。然而这也没有帮助。

为什么我仍然收到此错误？

Answer 1

在尝试任何数值计算之前，您需要确保您的系列是数值类型。

在这种情况下，您可以将非数字值强制转换为 np.nan:

df['door_age'] = pd.to_numeric(df['door_age'], errors='coerce')