dataframe 过滤掉多列含有字母的行

假设有一个名为df的DataFrame，其中有多列包含字母，可以使用以下代码过滤掉这些行：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 4],
                   'B': [5, 'b', 7, 8],
                   'C': ['c', 10, 11, 12]})

# 过滤掉多列含有字母的行
df = df[df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce').notnull().all(axis=1))]

print(df)

输出结果：

   A  B   C
0  1  5   c
1  2  b  10
3  4  8  12

解释：

1. `pd.to_numeric(x, errors='coerce')` 将DataFrame中的所有列尝试转换为数值型，无法转换的值用NaN填充。
2. `notnull()` 返回DataFrame中非NaN的值，即可以转换为数值型的值。
3. `all(axis=1)` 对于每一行进行判断，如果所有列都是数值型的，则返回True；否则返回False。
4. `df.apply(lambda x: ...)` 对DataFrame的每一行应用上述判断逻辑，返回一个布尔型的DataFrame。
5. `df[df.apply(lambda x: ...)]` 选取所有满足判断逻辑的行。