Pandas 如何在dataframe中查找非数字行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在dataframe中查找非数字行。在数据清洗和分析中，我们常常需要处理大量数据，而其中有些数据可能不是数字类型，需要进行过滤或转换。

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查找非数字行

在Pandas中，我们可以使用applymap()函数和pd.to_numeric()函数来查找非数字行。

首先，我们可以使用applymap()函数将每一个元素转换为数字类型。如果一个元素不能被转换为float或int类型，则返回False，否则是数字，返回True。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': ['20', '25', '30', '35'],
    'income': ['2000', '2500', '3000', '3500']
}

df = pd.DataFrame(data)

def is_numeric(x):
    try:
        float(x)
        return True
    except:
        return False

numeric_df = df.applymap(is_numeric)
print(numeric_df)

输出：

    name    age  income
0  False   True   False
1  False   True   False
2  False   True   False
3  False   True   False

我们可以看到，name和income列都被标记为非数字，因为它们包含了特殊字符$。只有age列被标记为数字，因为它们都可以转换为数字类型。

接下来，我们可以使用pd.to_numeric()函数将指定列中的元素转换为数字类型，非数字类型设置为NaN。我们可以使用errors='coerce'参数来忽略转换错误，即将无法转换的字符串设置为NaN。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': ['20', '25', '30', '35'],
    'income': ['2000', '2500', '3000', '3500']
}

df = pd.DataFrame(data)

df['income'] = pd.to_numeric(df['income'], errors='coerce')

print(df)

输出：

      name age  income
0    Alice  20  2000.0
1      Bob  25  2500.0
2  Charlie  30  3000.0
3    David  35  3500.0

在这个例子中，我们将income列中的$符号去掉，并将字符串转换为数字类型。注意，如果我们没有设置errors='coerce'参数，那么第一个元素会引发一个转换错误并导致程序终止。设置参数后，我们可以得到一个没有错误的dataframe。

总结

通过使用Pandas的函数，我们可以轻松地找到dataframe中的非数字行，并且可以将需要的列转换为数字类型。在数据清洗和分析中，这种技能非常有用。