如何在 Pandas DataFrame 中查找包含数字的字符串数据类型

Question

我有一个包含两列的 DataFrame。一列包含可能包含也可能不包含数字（整数或浮点数）的字符串值。

样本：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [('A', '>10'),
        ('B', '10'),
        ('C', '<10'),
        ('D', '10'),
        ('E', '10-20'),
        ('F', '20.0'),
        ('G', '25.1') ]

data_df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'value'])

列 value 中的条目具有字符串数据类型。但是，它们的值可能是数字也可能不是。

我想得到的：

找出哪些行在第 value 列中有数值。
从数据集中删除其他行。

最终结果如下：

name    value    
'B'      10         
'D'      10 
'F'      20.0  
'G'      25.1

我尝试使用 isnumeric() 函数，但它 returns True 仅适用于整数（不是浮点数）。

如果你有解决这个问题的想法，请告诉我。

更新问题（多列）：

(数值不止一列时同题)

同样，我有一个包含三列的 DataFrame。两列包含可能包含也可能不包含数字（整数或浮点数）的字符串值。

样本：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [('A', '>10', 'ABC'),
        ('B', '10', '15'),
        ('C', '<10', '>10'),
        ('D', '10', '15'),
        ('E', '10-20', '10-30'),
        ('F', '20.0', 'ABC'),
        ('G', '25.1', '30.1') ]

data_df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'value1', 'value2'])

列 value1 和 value2 中的条目具有字符串数据类型。但是，它们的值可能是数字也可能不是。

我想得到的：

查找哪些行在 value1 & value2 列中有数值。
从数据集中删除其他行。

最终结果如下：

name    value1    value2
'B'      10         15
'D'      10         15 
'G'      25.1       30.1

Answer 1

您可以使用 pandas.to_numeric with errors='coerce', then dropna 删除无效行：

(data_df.assign(value=pd.to_numeric(data_df['value'], errors='coerce'))
        .dropna(subset=['value'])
)

注意。这会将整数向上转换为浮点数，但这是 Series 的工作方式并且向上转换比强制对象类型更好

输出：

  name  value
1    B   10.0
3    D   10.0
5    F   20.0
6    G   25.1

如果你只想对行进行切片并保持字符串类型:

data_df[pd.to_numeric(data_df['value'], errors='coerce').notna()]

输出：

  name value
1    B    10
3    D    10
5    F  20.0
6    G  25.1

更新问题（多列）

构建一个蒙版并在切片之前使用 any/all：

mask = data_df[data_df.columns[1:]].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').notna().all(1)
data_df[mask]

如何在 Pandas DataFrame 中查找包含数字的字符串数据类型

How to find string data-type that includes a number in Pandas DataFrame

python

string

numeric

pandas

更新问题（多列）