如果dataframe中某一列有数字和字符,我要如何提取所有数字行

可以使用 Pandas 库中的 `str.isdigit()` 方法来判断每个单元格是否只包含数字，并根据判断结果选择行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['a', '1', 'b', '2', 'c', '3'],
    'col2': [4, 5, 6, 7, 8, 9]
})

# 判断每个单元格是否只包含数字，选择数字行
digit_rows = df[df['col1'].apply(lambda x: str(x).isdigit())]

print(digit_rows)

运行结果：

  col1  col2
1    1     5
3    2     7
5    3     9

在示例代码中，`apply()` 方法对 `col1` 中的每个单元格调用 `str.isdigit()` 方法，返回一个布尔值。然后，选择那些返回值为 True 的行，即为数字行。

相关问题

在一个DataFrame中，某一列中部分字符串含有反斜杠，如‘/10002117‘，如何去除反斜杠，只留下数字，对整个DataFrame这一列操作

在处理DataFrame中的数据时，如果需要去除字符串中的反斜杠并保留数字，可以使用Pandas库中的`str.replace`方法，该方法允许你使用正则表达式来匹配并替换字符串中的特定模式。

以下是一个示例代码，展示如何对DataFrame中某一列的字符串去除反斜杠并只保留数字：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，'column_name'是含有反斜杠的列名
# 示例数据
df = pd.DataFrame({'column_name': ['/10002117', 'some_text/123', 'text/without_number']})

# 使用str.replace方法配合正则表达式去除反斜杠，并只保留数字
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace(r'[^0-9]', '', regex=True)

print(df)

在这段代码中，`str.replace`方法接受两个主要参数：

1. `r'[^0-9]'`：这是一个正则表达式，它匹配任何不是数字（0-9）的字符。`^`在中括号内表示否定，所以`[^0-9]`匹配任何非数字字符。
2. `''`：这是替换匹配到的字符所用的字符串，在这里是空字符串，即删除匹配到的非数字字符。
3. `regex=True`：表示使用正则表达式进行匹配。

执行上述代码后，`df`中的`column_name`列将只包含数字，去除了所有的反斜杠。

python将dataframe中的一列字符串转换为数字、

可以使用 Pandas 库中的 astype() 方法将 DataFrame 中的一列字符串转换为数字，具体方式如下：

假设需要将 DataFrame 中的 'col_name' 列转换为数字：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_name': ['1', '2', '3']})

# 将 'col_name' 列转换为数字
df['col_name'] = df['col_name'].astype(int)

# 输出 DataFrame
print(df)

运行结果如下：

   col_name
0         1
1         2
2         3

可以看到，'col_name' 列已经被成功转换为了数字类型。除了 int 类型，还可以使用 float 类型等其他类型进行转换。