python - Pandas 需要一个 Str 对象但收到一个 float

Question

我有一个如下所示的数据框:

df_all_data:

                                      everything    file_names

0                                              v_merged.sql
1                   CREATE VIEW [dbo].[v_merged]  v_merged.sql
2                                             AS  v_merged.sql
3                                WITH [stage] AS  v_merged.sql
4                                              (  v_merged.sql
5                                 SELECT --[row]  v_merged.sql
6                          [fssa_legacysystemid]  v_merged.sql
7                                        ,[A_ID]  v_merged.sql
8                                  ,[vendorcode]  v_merged.sql
9                           ,NULL AS [lpinumber]  v_merged.sql

我收到以下错误:

TypeError: ("descriptor 'startswith' requires a 'str' object but received a 'float'", 'occurred at index everything')

我不知道我做错了什么？我认为我的 everything 列是 str 或 object 类型？

编辑#1:

这是导致此错误的代码:

df_all_data = df_all_data[~df_all_data.applymap(lambda x : str.startswith(x,'--')).any(1)]

Answer 1

由于 Pandas 发现了 float 值，因此很有可能这是真的。这些值可能为空，即 NaN/np.nan。一种简单的解决方法是在 lambda 函数中转换为 str:

df = df[~df.applymap(lambda x: str.startswith(str(x), '--')).any(1)]

更好的主意是通过 pd.DataFrame.astype 转换为 str并使用 pd.Series.str 方法，它完全模仿 Python 字符串方法:

df = df[df.astype(str).str.startswith('--').any(1)]