怎么查看哪些不是数值

您可以使用 Pandas 中的 `info()` 函数来查看每个列的数据类型和非空值数量。具体的代码如下所示：

import pandas as pd

# 假设 data 是 Pandas DataFrame 数据类型
data = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [4, 5, 6]})

# 查看数据类型和非空值数量
print(data.info())

运行以上代码，您将会看到输出结果中包含了每个列的数据类型和非空值数量。如果某一列的数据类型为 `object`，则说明该列包含非数值型数据。通过查看输出结果，您可以找到哪些列包含非数值型数据，从而进行相应的数据类型转换或数据清洗。

相关问题

查看变量是不是数值型变量 r语言

在R语言中，可以使用is.numeric()函数来判断一个变量是否为数值型变量。例如，如果要判断变量x是否为数值型变量，可以使用以下代码：

is.numeric(x)

该函数将返回一个逻辑值TRUE或FALSE，指示变量x是否为数值型变量。如果返回TRUE，则x是一个数值型变量；如果返回FALSE，则x不是一个数值型变量。

Warning messages: 1: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA 2: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA 3: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA 4: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA 5: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA 6: In mean.default(X[[i]], ...) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA

这些警告信息表明在计算均值时，某些参数既不是数值也不是逻辑值，导致结果为NA（缺失值）。这种情况通常发生在数据中存在非数值或非逻辑值的情况下。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查数据框`src`中的变量类型是否正确。可以使用`str(src)`来查看每个变量的类型。确保需要计算均值的变量是数值或逻辑型的。

2. 如果数据框`src`中存在非数值或非逻辑值的变量，可以将它们转换为数值或逻辑型。你可以使用函数如`as.numeric()`、`as.logical()`等来进行数据类型转换。

3. 如果你希望在计算均值时忽略非数值或非逻辑值，可以考虑使用`na.rm = TRUE`参数。例如，将`sapply(src, mean)`改为`sapply(src, mean, na.rm = TRUE)`，这样将会忽略缺失值并计算有效值的均值。

通过以上方法修正数据中的非数值或非逻辑值问题，可以避免警告信息的出现，并正确计算描述统计量。