Python Pandas 从列中删除非数字行

Question

我有一个数据框，想要删除Score列中的非数字行

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({
'Score': [4.0,6,'3 1/3',7,'43a'],
'Foo': ['Nis','and stimpy','d','cab','abba'],
'Faggio':[0,1,0,1,0]
})

我想要的结果应该是这样的:

   Faggio         Foo  Score
0       0         Nis      4
1       1  and stimpy      6
3       1         cab      7

我已经尝试过:

ds=df[df['Score'].apply(lambda x: str(x).isnumeric())]

print(ds)

ds2=df[df['Score'].apply(lambda x: str(x).isdigit())]

print(ds2)

但是他们都用 float 删除了该列。

Answer 1

我认为你需要添加isnull用于检查 NaN 值，因为如果不是数字，您的函数将返回 NaN 。更好更快的是使用text method str.isnumeric() 和 str.isdigit() 与 boolean indexing :

print df['Score'].str.isnumeric()
0      NaN
1      NaN
2    False
3      NaN
4    False
Name: Score, dtype: object

print df['Score'].str.isnumeric().isnull()
0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Score, dtype: bool

print df[df['Score'].str.isnumeric().isnull()]
   Faggio         Foo Score
0       0         Nis     4
1       1  and stimpy     6
3       1         cab     7

print df[df['Score'].str.isdigit().isnull()]
   Faggio         Foo Score
0       0         Nis     4
1       1  and stimpy     6
3       1         cab     7

与 to_numeric 类似的解决方案和 notnull :

print df[pd.to_numeric(df['Score'], errors='coerce').notnull()]
   Faggio         Foo Score
0       0         Nis     4
1       1  and stimpy     6
3       1         cab     7