pandas处理csv文件时，字符串字段值，只保留数字

当你使用Pandas处理CSV文件并且遇到包含字符串的数值型字段时，有时需要将非数字的部分过滤掉并只保留纯数字。这可以通过`str.isdigit()`方法结合条件筛选来实现。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，使用`pandas.read_csv()`读取CSV文件到DataFrame中：

   df = pd.read_csv('your_file.csv')

2. 然后，选择含有字符串数值的列（假设名为'column_name'）：

   column_with_strings = df['column_name']

3. 应用`str.isdigit()`检查每个单元格是否全由数字组成，再结合`loc`定位仅包含数字的行：

   cleaned_column = column_with_strings.loc[column_with_strings.astype(str).str.isdigit()]

4. 如果希望直接更新原 DataFrame 的列，可以这样做：

   df.loc[df.index.isin(cleaned_column.index), 'column_name'] = cleaned_column

请注意，这种方法可能会丢失部分信息，特别是如果数值前面有单位或其他文本描述的情况。如果你需要更精确的解析，可能需要借助正则表达式或者其他第三方库如`regex`。