pandas 选择列值为数字的内容

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我们有一个 DataFrame，其中有一个列需要我们重点关注，如它的数据为非数字类型，则删除这行的数据。我们来看看 pandas 如何完成。

数据与需求

我们的数据构造如下：

import pandas as pd
import io

data = '''
EID	Name
123	Madsen,Gunnar
ret	Greene,Richard
465	Stull,Matthew
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=r'\s+')
df
'''
   EID            Name
0  123   Madsen,Gunnar
1  ret  Greene,Richard
2  465   Stull,Matthew
'''

注意 EID 列，索引 1 行的值为非数字，我们需要将这部分剔除，保留其它为数字的数据行。

思路

我们可以用字符串的 str.isdecimal 方法来判断这个字符串是否一个数字，得到一个布尔序列，然后再用这个布尔序列来抽取整体 DataFrame 数据。

代码

判断数据是否数字：

df.EID.apply(str.isdecimal)
'''
0     True
1    False
2     True
Name: EID, dtype: bool
'''

将布尔序列来抽取整体 DataFrame 数据：

df[df.EID.apply(str.isdecimal)]
'''
   EID           Name
0  123  Madsen,Gunnar
2  465  Stull,Matthew
'''

其他方法

以下是分别用 pd.to_numeric() 函数和正则表达式的两种方法。

df[pd.to_numeric(df.EID, errors='coerce').notna()]
df[df.EID.str.match(r'\d+')] # 推荐！

这样就完成了需求。

（完）

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