数据争吵在Python中

Question

我在python中有一个dataframe df

Age     product
------------------
21          apple
11          orange
eighteen    mango
35          pineapple
35          122
NA          apple
30          -1

我只需要年龄的数字列，我将如何删除不是整数的行。

类似地，在产品中，我只需要字符串，如何删除不是字符串的值。

Answer 1

检查数字值的一种相当安全的方法是使用pd.isnumeric(..., errors='coerce')，然后检查nulls;由于pandas可以在单列中包含不同的数据类型，因此str.isnumeric如果值为实际数字类型，并且它不识别为数字，则返回NaN，因为Python不：

isnumeric = lambda s: pd.to_numeric(s, errors='coerce').notnull()
df[isnumeric(df['Age']) & ~isnumeric(df['product'])]
#  Age    product
#1  21      apple
#2  11     orange
#4  35  pineapple

_{此方法仅检查数字值，如果需要检查整数，则需要额外的逻辑。}