python - 如何使用 Pandas 查找特定列具有十进制数字的行？

Question

我正在使用 pandas 编写数据质量脚本，该脚本将检查每一列的某些条件

目前我需要找出特定列中没有小数或实际数字的行。如果它是整数，我能够找到数字，但是到目前为止我看到的方法即 isdigit() 、isnumeric()、isdecimal() 等无法正确识别数字何时是十进制数。例如:2.5、0.1245 等

以下是一些示例代码和数据:

>>> df = pd.DataFrame([
    [np.nan, 'foo', 0],
    [1, '', 1],
    [-1.387326, np.nan, 2],
    [0.814772, ' baz', ' '],     
    ["a", '      ', 4],
    ["  ",  'foo qux ', '  '],         
], columns='A B C'.split(),dtype=str)

>>> df
    A   B   C
0   NaN foo 0
1   1       1
2   -1.387326   NaN 2
3   0.814772    baz 
4   a       4
5       foo qux 

>>> df['A']
0          NaN
1            1
2    -1.387326
3     0.814772
4            a
5             
Name: A, dtype: object

以下方法均无法识别十进制数

df['A'].fillna('').str.isdigit()
df['A'].fillna('').str.isnumeric()
df['A'].fillna('').str.isdecimal()

0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
5    False
Name: A, dtype: bool

所以当我尝试以下操作时，我只得到 1 行

>>> df[df['A'].fillna('').str.isdecimal()]
    A   B   C
1   1       1

注意:我正在使用 dtype=str 来获取数据，而无需 pandas 解释/更改数据类型的值。实际数据可能在 A 列中有空格，我将使用 replace() 将其删除，我在这里保持代码简单，以免混淆。

Answer 1

使用to_numeric使用 errors='coerce' 将非数字转换为 NaN，然后通过 Series.notna 进行测试:

print (pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').notna())
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
Name: A, dtype: bool

如果需要为缺失值返回 True:

print (pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').notna() | df['A'].isna())
0     True
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
Name: A, dtype: bool

另一种具有自定义功能的解决方案:

def test_numeric(x):
    try:
        float(x)
        return True
    except Exception:
        return False

print (df['A'].apply(test_numeric))
0     True
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
Name: A, dtype: bool

print (df['A'].fillna('').apply(test_numeric))
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
Name: A, dtype: bool