python 字段非数值判断
时间: 2023-11-03 21:04:43 浏览: 29
在Python中,可以使用isnumeric()方法来判断一个字符串是否为数值类型。该方法只能判断纯数字字符串,不能判断包含其他字符的字符串。
例如:
```python
num1 = "123"
num2 = "123.45"
str1 = "abc"
print(num1.isnumeric()) # True
print(num2.isnumeric()) # False
print(str1.isnumeric()) # False
```
相关问题
pandas 字段非数值判断
可以使用 pandas 的 dtype 属性来判断字段的数据类型,如果不是数值类型,可以使用 astype 方法将其转换为数值类型,或者使用 apply 方法对非数值进行处理。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3], 'C': ['1.1', '2.2', '3.3']})
# 判断字段数据类型
if df['A'].dtype != 'int' and df['A'].dtype != 'float':
# 将非数值类型转换为数值类型
df['A'] = df['A'].astype(float)
# 或者使用 apply 方法对非数值进行处理
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: float(x) if x.isdigit() else x)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 0.0 1 1.1
1 1.0 2 2.2
2 2.0 3 3.3
```
表⾥有⼀个数值字段,请判断是否存在异常值,如果存在则剔除
判断数值字段是否存在异常值,可以通过以下步骤实现:
1. 计算该字段的均值和标准差,得到一个范围(均值±标准差),该范围内的数据可以认为是正常值。
2. 遍历该字段的所有数据,将不在正常范围内的数据剔除。
以下是 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算均值和标准差
mean = df['num_field'].mean()
std = df['num_field'].std()
# 计算范围
low_limit = mean - std
high_limit = mean + std
# 剔除异常值
df = df[(df['num_field'] >= low_limit) & (df['num_field'] <= high_limit)]
```
在上述代码中,我们首先读取了表中的数据,然后计算出数值字段的均值和标准差,接着计算出正常范围(均值±标准差),最后遍历该字段的所有数据,将不在正常范围内的数据剔除。
需要注意的是,上述方法只是一种简单的判断方法,可能存在一定的误差。如果需要更精确的判断,请根据具体情况进行调整。