过滤熊猫数据框列中的字符串/浮点数/整数值

Posted 2023-02-27

【中文标题】过滤熊猫数据框列中的字符串/浮点数/整数值

【英文标题】：Filtering string/float/integer values in pandas dataframe columns

【发布时间】：2018-01-02 10:34:34

【问题描述】：

如何在如下所示的 pandas 数据框中仅过滤一列 (SIC) 中的字符串值/整数/浮点值？

                         SIC
1                      246804
2                      135272
3                      898.01
4                     3453.33
5                       shine  
6                        add
7                         522
8                         Nan
9                      string
10                      29.11
11                        20    

【参考方案1】：

您可以使用来自pd.to_numeric 的输出和布尔索引。

要仅获取字符串，请使用：

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

输出：

      SIC
5   shine
6     add
8     Nan
9  string

要仅获取数字，请使用：

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

输出：

        SIC
1    246804
2    135272
3    898.01
4   3453.33
7       522
10    29.11
11       20

【参考方案2】：

您可以将apply() 方法与isinstance() 函数一起使用。可以将str替换为int、float等：

df = pd.DataFrame([1,2,4.5,np.NAN,'asdf',5,'string'],columns=['SIC'])
print(df)
      SIC
0       1
1       2
2     4.5
3     NaN
4    asdf
5       5
6  string

print(df[df['SIC'].apply(lambda x: isinstance(x,str))])
      SIC
4    asdf
6  string