pandas某列有数字和字符串，在那列只留下数字

可以使用 Pandas 的 `str.isdigit()` 方法来判断每个元素是否为数字，然后使用布尔索引来过滤掉非数字的元素。

假设该列名为 `col`，可以使用以下代码：

df = df[df['col'].apply(lambda x: str(x).isdigit())]

这里，`apply()` 方法用于将 `str.isdigit()` 应用到 `col` 列的每个元素上，并返回一个布尔数组，表示每个元素是否为数字。然后，使用布尔索引过滤掉非数字的行，最终得到只包含数字的行的 DataFrame。

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。

Pandas如何处理非数字型数据的异常值？

在Pandas中处理非数字型数据的异常值（例如字符串中的空值、无效日期或特殊字符），通常需要先明确异常值的具体含义和处理方式。以下是几种常见的处理策略：

1. **空值（NaT或NaN）**：
- 对于缺失值，可以使用`fillna()`函数填充缺失值，比如用平均值、众数替换，或者保持原值不变。

   df['column_name'].fillna(value, inplace=True)

2. **异常值（如特殊的字符串或日期格式）**：
- 使用`str.replace()`或正则表达式替换特定的字符串形式的异常值。
- 对于日期格式异常，可以使用`pd.to_datetime()`尝试转换，如果无法转换则可能会留下NaT，这时可以进一步处理。

   df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，错误设为NaT
   df['date_column'].replace('invalid_date', np.nan, inplace=True)  # 替换异常值

3. **数据清洗和预处理**：
- 根据业务需求，可以将某些特定值视为异常，将其转换成缺失值或设定为特定编码。
- 使用`pandas_profiling`等工具进行数据质量检查，了解哪些值属于异常。