一个Dataframe，对数字元素随机增加或减少0-3之内的float，非数字元素跳过

要创建一个DataFrame并对其中的数字元素随机增加或减少0-3之间的浮点数，我们可以结合`pandas`库（pd）中的`DataFrame`创建方法以及`numpy`库（np）中的`random`模块。非数字元素我们将忽略不处理。

首先，让我们创建一个基本的DataFrame，然后随机修改数值列的元素：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个简单的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 'B', 'C'],
    'B': [4, 5, 6, 7, 'D']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数字列随机增减0-3的浮点数
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
for col in numeric_cols:
    df[col] += np.random.randint(0, 4, len(df[col])).astype(float)

# 示例结果（可能因随机性不同）
print(df)

在这个例子中，我们使用`select_dtypes(include=[np.number])`来找出DataFrame中的数值列，然后对这些列应用随机操作。对于非数字列（如'B'列），我们直接保留原样。