将df里的字符串类型数值转换为空值

你可以使用 pandas 的 `replace()` 方法来将指定的字符串值替换为空值 `np.nan`。代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['1', '2', '3']})

df = df.replace({'B': {'1': np.nan, '2': np.nan, '3': np.nan}})

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  foo  NaN
1  bar  NaN
2  baz  NaN

在这个例子中，我们将字符串类型的数值 '1', '2', '3' 替换成了空值 `np.nan`。

相关问题

DataFrame把字符串转化为数值

DataFrame是一个二维表格数据结构，在数据分析库如pandas中非常常用。如果DataFrame中的某些列包含字符串形式的数值，例如日期、百分比等，我们可能需要将它们转换为数值类型以便进行进一步的数学运算或分析。

pandas提供了一些函数来进行这种转换，比如`to_numeric()`或`astype()`。以下是基本步骤：

1. **检查类型**：首先确认列的数据类型，可以使用`df['column'].dtype`查看。

2. **尝试转换**：对于可以自动识别的数字格式，可以直接转换。例如：

   df['column'] = pd.to_numeric(df['column'], errors='coerce')  # 尝试转换，遇到非数字会设置为NaN

3. **预处理**：对于无法自动识别的字符串，可能需要先清洗和格式化数据，例如去除逗号或其他分隔符：

   df['column'] = df['column'].str.replace(',', '').astype(float)  # 移除逗号并转换为float

4. **异常处理**：转换过程中可能会有无效的数据，这时可以用条件过滤或填充缺失值的方式处理：

   df.loc[df['column'].isna(), 'column'] = 0  # 将空值替换为某个默认值

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。