pandas 数值出现在非数值系列中

Question

为什么即使在调用 str.strip 之后数值仍被视为非数值？

这是我的情况：

df['ID'] = df['ID'].str.strip()
id = df['ID']
indices = [ i for (i, v) in enumerate(id.str.isnumeric()) if v == False ]
non_numeric = id.filter(indices)
id.head(-5)

And this is the output of id.head(-5):
141       C536379
154       C536383
235       C536391
236       C536391
237       C536391
           ...   
470612     576618
470614     576618
470616     576618
470618     576618
470673     576618
Name: ID, Length: 7892, dtype: object

为什么所有那些不以字母开头的数字仍在 non_numeric 数组中？

起初我认为这是由于前导空格引起的，但后来我添加了 strip() 并没有任何改变。

编辑：我需要分析系列中的非数值，所以我正在尝试提取它们。

Answer 1

查看您最近的编辑，我相信这就是您想要做的：

"EDIT: I need to analyse the non numeric values in the Series, so I'm trying to extracting them."

单看字符串，方法很多。这是一个。使用 pd.to_numeric() 创建一个系列 s 并传递 errors='coerce'。这将为非数字数据提供 return NaN 值。使用 isnull():

从那里将其作为过滤器传递给该系列的 NaN 行的数据框

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

    ID
141 C536379
154 C536383
235 C536391
236 C536391
237 C536391

pandas 数值出现在非数值系列中

pandas numeric value showing up in non numeric Serie

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