写一个 Python 程序，检查一个字符串是否为 Python 可以接受的小数或整数 形式。

可以使用 Python 内置的 isnumeric() 和 isdecimal() 方法来检查一个字符串是否为整数形式，使用 isdigit() 方法来检查一个字符串是否为小数形式。下面是一个示例代码：

def is_valid_number(s):
if s.isnumeric() or s.isdecimal():
return True
elif s.isdigit():
return False
else:
try:
float(s)
return True
except ValueError:
return False

print(is_valid_number("123")) # True
print(is_valid_number("123.45")) # True
print(is_valid_number("123.")) # True
print(is_valid_number(".45")) # True
print(is_valid_number("123a")) # False

相关问题

用python写一个程序输入一个字符串，内容是带小数的实数，使用split函数分离其整数部分和小数部分，例如输出为两个整数变量x和y。

可以使用 Python 的 `split()` 函数和 `float()` 函数来实现此功能。下面是一个示例代码：

num_str = input("请输入一个带小数的实数：")
num = float(num_str)

integer_part, decimal_part = divmod(num, 1)

print("整数部分：", int(integer_part))
print("小数部分：", round(decimal_part, 2))

在这个程序中，我们首先使用 `input()` 函数获取用户输入的带小数的实数，并使用 `float()` 函数将其转换为浮点数类型。然后，我们使用 `divmod()` 函数将浮点数分离为整数部分和小数部分，并将它们存储在两个变量 `integer_part` 和 `decimal_part` 中。最后，我们使用 `int()` 函数将整数部分转换为整数类型，并使用 `round()` 函数将小数部分四舍五入到两位小数。

例如，如果用户输入了实数 3.14159，程序将输出：

整数部分： 3
小数部分： 0.14

怎么把python中dataframe里的字符串数据（含NaN） 转化为字符串里数据的小数和整数类型

在Python的pandas库中，将DataFrame中的字符串数据转换为数值类型（小数或整数），特别是处理包含缺失值（NaN）的情况，通常需要通过`to_numeric()`函数，并设置`errors`参数来指定如何处理无效的数据。

首先，你需要导入pandas模块并确保你的DataFrame列中可以识别为数字的部分：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，column_name是你想要转换的列名
df = pd.DataFrame(...)

# 检查列的数据类型
print(df.dtypes)

然后，你可以使用`pd.to_numeric()`函数尝试转换数据：

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

这里的`errors='coerce'`会让`to_numeric`遇到无法转换成数字的值时返回`NaN`，而不是引发错误。这样，原地更新了DataFrame的列，原先的非数值字符串会被替换为`NaN`，如果原本就是数值型数据则保持不变。

最后，对于希望将`NaN`填充为特定值（如0或转换为整数/小数）而非保留的情况，你可以使用`fillna()`或`astype()`方法：

# 将NaN填充为0
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)

# 或者强制转换为整数，注意会向下取整
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int).replace(-9999, np.nan)  # 如果你想保留默认的NaN，这里可以用np.nan替换-9999

# 对于小数，直接astype就行
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)