pandas 如何将列中字符串删除

在Pandas中，如果你想要删除某一列中的字符串（通常是通过空值替换或者其他操作后剩余的非数字值），可以使用`dropna()`函数配合`astype()`来进行操作。以下是步骤：

1. 首先，确定你想删除空值的那一列名，例如`column_name`。
2. 使用`dropna()`函数删除包含空值的行：

   df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 'df'是你需要操作的数据框

3. 如果你只想删除特定值的行（比如所有字符串），可以在`dropna()`函数中指定`how='all'`并传递一个布尔序列作为`subset`，例如只保留整数类型的值：

   df = df[df['column_name'].apply(lambda x: pd.api.types.is_numeric_dtype(x)) == True]

4. 如果你想直接移除列中的字符串，可以使用`astype()`转换数据类型，将其转换为数值类型，如`int`、`float`等，然后筛选出非空值：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(str).str.replace(r'\D', '')  # 删除字符串非数字部分
   df = df[pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').notnull()]  # 删除无法转换成数字的部分

请注意，这一步会丢弃无法转换成对应数值型的所有数据。