pandas中读取表格怎么判断第2行到第6行的数据都是数字

在Pandas中读取表格并判断某些行的数据类型，可以使用Pandas中的dtypes属性或者select_dtypes()函数。具体实现方式如下：

使用dtypes属性

读取表格后，可以使用dtypes属性来查看每一列的数据类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 打印第2行到第6行的数据类型
print(df.iloc[1:6].dtypes)

以上代码中，我们使用read_excel()函数读取Excel表格，并将header参数设置为None，以便明确告诉Pandas不要将第一行作为列名。然后，我们使用iloc[]函数选取第2行到第6行的数据，并使用dtypes属性查看数据类型。输出结果为：

0    float64
1    float64
2    float64
dtype: object

可以看到，第2行到第6行的数据类型都是float64，即浮点型。

使用select_dtypes()函数

除了使用dtypes属性之外，还可以使用select_dtypes()函数来筛选指定数据类型的列。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 筛选出数据类型为float64的列
numeric_cols = df.select_dtypes(include='float64').columns

# 打印第2行到第6行的数据类型
print(df.iloc[1:6, numeric_cols].dtypes)

以上代码中，我们首先使用select_dtypes()函数选取数据类型为float64的列，并使用columns属性获取这些列的名称。然后，我们使用iloc[]函数选取第2行到第6行的数据，并通过指定列名来查看数据类型。输出结果与使用dtypes属性的方法相同。

无论使用哪种方法，都可以方便地判断某些行的数据类型，以便进行相关的处理。