如何使用布尔掩码在熊猫数据帧中将'any strings'替换为nan？

Question

我有一个 227x4 的数据帧，其中包含要清理的国家/地区名称和数值（争吵？

下面是数据帧的抽象：

import pandas as pd
import random
import string
import numpy as np
pdn = pd.DataFrame(["".join([random.choice(string.ascii_letters) for i in range(3)]) for j in range (6)], columns =['Country Name'])
measures = pd.DataFrame(np.random.random_integers(10,size=(6,2)), columns=['Measure1','Measure2'])
df = pdn.merge(measures, how= 'inner', left_index=True, right_index =True)
df.iloc[4,1] = 'str'
df.iloc[1,2] = 'stuff'
print(df)
  Country Name Measure1 Measure2
0          tua        6        3
1          MDK        3    stuff
2          RJU        7        2
3          WyB        7        8
4          Nnr      str        3
5          rVN        7        4

如何在不触及国家/地区名称的情况下将所有列中的字符串值替换为np.nan？

我尝试使用布尔掩码：

mask = df.loc[:,measures.columns].applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float))).values
print(mask)
[[ True  True]
 [ True False]
 [ True  True]
 [ True  True]
 [False  True]
 [ True  True]]
# I thought the following would replace by default false with np.nan in place, but it didn't
df.loc[:,measures.columns].where(mask, inplace=True)
print(df)
  Country Name Measure1 Measure2
0          tua        6        3
1          MDK        3    stuff
2          RJU        7        2
3          WyB        7        8
4          Nnr      str        3
5          rVN        7        4

# this give a good output, unfortunately it's missing the country names
print(df.loc[:,measures.columns].where(mask))
  Measure1 Measure2
0        6        3
1        3      NaN
2        7        2
3        7        8
4      NaN        3
5        7        4

我看了几个与我相关的问题（[1]，[2]，[3]，[4]，[5]，[6]，[

7]，[8]），但找不到一个回答我的问题。

Answer 1

仅分配感兴趣的列：

cols = ['Measure1','Measure2']
mask = df[cols].applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float)))
df[cols] = df[cols].where(mask)
print (df)
  Country Name Measure1 Measure2
0          uFv        7        8
1          vCr        5      NaN
2          qPp        2        6
3          QIC       10       10
4          Suy      NaN        8
5          eFS        6        4

一个元问题，我在这里提出一个问题（包括研究）需要 3 个多小时正常吗？

在我看来，是的，创造好的问题真的很难。

Answer 2

使用带有错误强制的数字，即

cols = ['Measure1','Measure2']
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')

 国家名称 度量1 度量20 PuB 7.0 6.01 JHq 2.0 NaN2 opE 4.0 3.03 像素 3.0 6.04 ouP NaN 4.05 qZR 4.0 6.0

Answer 3

cols = ['Measure1','Measure2']
df[cols] = df[cols].applymap(lambda x: x if not isinstance(x, str) else np.nan)

或

df[cols] = df[cols].applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x)

结果：

In [22]: df
Out[22]:
  Country Name  Measure1  Measure2
0          nBl      10.0       9.0
1          Ayp       8.0       NaN
2          diz       4.0       1.0
3          aad       7.0       3.0
4          JYI       NaN      10.0
5          BJO       9.0       8.0