panda数值显示在非数字序列中

Question

为什么即使调用了str.strip，数值也被视为非数字？

这就是我的处境：

df['ID'] = df['ID'].str.strip()
id = df['ID']
indices = [ i for (i, v) in enumerate(id.str.isnumeric()) if v == False ]
non_numeric = id.filter(indices)
id.head(-5)
And this is the output of id.head(-5):
141       C536379
154       C536383
235       C536391
236       C536391
237       C536391
...   
470612     576618
470614     576618
470616     576618
470618     576618
470673     576618
Name: ID, Length: 7892, dtype: object

为什么所有不以字母开头的数字仍在非数字数组中

一开始我以为是因为前面的空白，但后来我添加了strip((，一切都没有改变。

编辑：我需要分析系列中的非数值，所以我正在尝试提取它们。

Answer 1

看看你最近的编辑，我相信这就是你想要做的：

"编辑：我需要分析系列中的非数值，所以我正在尝试提取它们">

只看字符串有很多方法。这是一个。使用pd.to_numeric()创建一个系列s并传递errors='coerce'。这将返回非数字数据的NaN值。从那里，使用isnull():将其作为过滤器传递到该系列的NaN行的数据帧

s = pd.to_numeric(df['ID'], errors='coerce')
df = df[s.isnull()]
df
ID
141 C536379
154 C536383
235 C536391
236 C536391
237 C536391