如果一列的元素不是数字，则删除 pandas 数据框行答案

【问题标题】：Remove pandas dataframe row if one column's element is non-numeric如果一列的元素不是数字，则删除 pandas 数据框行
【发布时间】：2021-03-24 13:25:31
【问题描述】：

我已经为这个简单的事情寻找答案一个小时了。我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

   title      |   price

"some text 1"     124.5
"some text 2"     543.2
"some text 3"     156.2
"some text 4"     "Price N/A"
"some text 5"     216.7

我想删除不包含实际浮动价格的行。我尝试了this answer的建议：

raw_data[raw_data.price.apply(lambda x: x.isnumeric())]

我得到：

AttributeError: 'float' object has no attribute 'isnumeric'

对于如此简单的操作似乎没有任何作用。我尝试了几乎所有在堆栈和其他地方找到的答案。

【问题讨论】：

该错误可能表明您使用的是 Python 2。您使用的是 Python 3 吗？
Python 3.8 是我唯一使用的。
使用 isinstance(x, float) 怎么样？
raw_data[raw_data.price.apply(lambda x: isinstance(x, float))]

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

您可以使用 pandas 的“to_numeric”操作，当遇到字符串值时会抛出错误。此错误将由强制内容为空的“强制”处理。然后我们使用“notnull”操作来过滤这个特定的行。

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

【讨论】：

始终尝试在代码中添加一些注释，并记住在文本前使用四个空格。它将以适当的格式显示。
@Arkadiusz 谢谢。我已相应地对其进行了编辑。

【解决方案2】：

您收到一个错误，因为您在 float 上应用了 (lambda x: x.isnumeric())。

float.isnumeric() 不存在，但您可以使用isinstance(x, t)，如果 x 属于 t 类型，则返回 True。

raw_data[raw_data['price'].apply(lambda x : isinstance(x, float))]

【讨论】：