パンダのデータフレームから

Question

生データフレーム（DF）フロートを含むなど、数値フィールドのみを選択：

 A B 
0 1 green 
1 2 red 
3 4.3 yellow 

をしよう：選択した後

 A B 
0 1 green 
1 2 red 
2 s blue 
3 4.3 yellow 
4 b black 

予想されるデータフレーム（DF）

どちらdf[df['A'].astype(str).str.isdigit()]をもdf[df['A'].astype(str).str.isdemical()]は期待される結果を得ることができますが、以下のようになります。

A  B 
0 1 green 
1 2 red 

希望：

• isdigit()とisdemical()はpd.to_numeric(..., errors='coerce')を試してみてください

Answer 1

を失敗する理由を説明私は

欲しいものを得るための方法：

In [315]: df[pd.to_numeric(df.A, errors='coerce').notnull()] 
Out[315]: 
    A  B 
0 1 green 
1 2  red 
3 4.3 yellow 

すべての非整数値が変換され、 NaN。その後、df.notnullを使用してブール値のマスクを取得し、インデックスのみを取得します。彼らは整数のみを探すため

---

isdigit()とisdecimal()の両方が失敗します。浮動小数点は有効であると認識されません。

Answer 2

別の簡単な方法は、すなわちisalpha != Truestr.matchすなわち

df[df['A'].str.match(r'[+-]?([\d]*[.])?[\d]+')] 

または

を使用して

df[df['A'].str.isalpha()!=True] 

または

df[~df['A'].str.isalpha()] 

またはregexと逆の方法で行くことです

df[~df['A'].str.match(r'[A-z]')] 

出力：

 
    A  B 
0 1 green 
1 2  red 
3 4.3 yellow