如何在 pandas DataFrame 中 select 具有至少一个分类值的行
How to select rows with at least one categorical value in pandas DataFrame
如何在 pandas DataFrame (df) 中检索行的索引,在 DataFrame 的至少一列中具有“对象”类型 (dtype=='O')?
我想在实践中做的是创建一个仅包含源数据帧 (df) 数值的新数据帧 (numeric_df)。
使用:
df = pd.DataFrame({'object col':[1,'a',25]})
df[df['object col'].apply(lambda x: type(x))==int]
结果:
基于评论:
df = pd.DataFrame({'object col':[1,'a',25], 'object col2':['a','a',25]})
def check(row):
for col in row:
if type(col)==str:
return False
return True
df[df.apply(check, axis = 1)]
结果:
如何在 pandas DataFrame (df) 中检索行的索引,在 DataFrame 的至少一列中具有“对象”类型 (dtype=='O')?
我想在实践中做的是创建一个仅包含源数据帧 (df) 数值的新数据帧 (numeric_df)。
使用:
df = pd.DataFrame({'object col':[1,'a',25]})
df[df['object col'].apply(lambda x: type(x))==int]
结果:
基于评论:
df = pd.DataFrame({'object col':[1,'a',25], 'object col2':['a','a',25]})
def check(row):
for col in row:
if type(col)==str:
return False
return True
df[df.apply(check, axis = 1)]
结果: