r语言中怎样保留一个dataframe中一列字符串向量中非空字符串的行索引

在 R 中，可以使用 `filter()` 函数来保留 dataframe 中一列字符串向量中非空字符串的行索引。

示例代码如下：

# 假设有一个名为df的dataframe，其中有一列名为'str_col'的字符串向量
# 使用filter()函数保留'str_col'中非空字符串的行
df <- filter(df, str_col != "")

上述代码会保留 `df` 中 `str_col` 中非空字符串的行，并将结果赋值回 `df`。如果要保留 `str_col` 中为空字符串的行，可以把 `!=` 改为 `==`。

注意，当 `str_col` 中的值都是空字符串时，`filter()` 函数会返回一个空的 dataframe。

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下面是一个示例代码，它使用`pandas`库的`to_numeric()`函数尝试转换，同时捕获`ValueError`并用缺失值（NaN）替换无法转换的单元格：

import pandas as pd

# 假设df是你需要处理的DataFrame，column_name是你想要转换的列名
try:
    df[column_name] = pd.to_numeric(df[column_name], errors='coerce')
except ValueError as e:
    # 如果发生ValueError，获取到具体的行索引位置
    error_row = str(e).split("'")[1]
    # 将对应的单元格设置为NaN
    df.at[int(error_row), column_name] = np.nan

这个代码片段首先尝试转换数据，如果遇到错误就记录下哪一行发生了问题，然后用NaN填充那个位置。注意，`str(e).split("'")[1]`用于从错误消息中提取行索引。

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当你尝试将Jupyter Notebook中DataFrame的一列字符串转换为整数类型（int64），遇到`ValueError: invalid literal for int() with base 10: '10,000+'`这样的错误，是因为包含非数字字符，例如千分符或其他标点符号。这种情况下，你可以采取以下步骤：

1. 首先，确认哪些值无法直接转换成整数，检查数据是否需要预处理。
2. 使用正则表达式或者pandas提供的函数去除字符串中的非数字部分。
3. 如果有千分符，可以使用`str.replace(',', '')`去掉逗号，然后转为整数。

下面是一个示例代码片段：

import pandas as pd
import re

# 假设df是你需要处理的DataFrame，column_name是你想要转换的列名
column_name = 'your_column_name'

# 将含有+, , 的字符串提取出来并替换
def clean_string(s):
    s = re.sub(r'[^\d\s]', '', s)  # 移除所有非数字字符
    return s.strip()

# 清理数据
df[column_name] = df[column_name].apply(clean_string)

# 再次尝试转换为int，这次应该能成功了
try:
    df[column_name] = pd.to_numeric(df[column_name], errors='coerce')  # 错误会变为NaN
except ValueError:
    print(f"仍有无法转换的值：{df[column_name][df[column_name].astype(int).isna()]}")

# 如果你想保留原值不变或者处理完异常后，可以用fillna或者dropna等方法进一步处理