はSeriesパンダでは、値の種類に基づいて系列をフィルタリングする方法は？
import pandas as pd
s = pd.Series(['foo', 'bar', 42])
pd.Series(['foo', 'bar'])を取得したいと思い考えます。私はそうのようなブールインデックス作成を試してみた：
s[isinstance(s, str)]
が、これは私がselect出くわしたこれまでの適当な方法のための私の検索で
KeyError: False
を与えますが、これは、ラベルに基準を課していませんその価値。この場合の値のタイプ（タイプ）に基づいてどのようにフィルタリングできますか？
使用applyまたはリスト内包表記：
Jon Clements♦、同じ
s[s.apply(lambda x: isinstance(x, str))]
：
s[s.apply(isinstance, args=(str,))]
s[[isinstance(x, str) for x in s]]
すべての帰り：
0 foo
1 bar
dtype: object
EDIT：これは推奨されません
、感謝cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ：pd.to_numericと
s[s.apply(type) == str]
少しトリック：項目が数値の場合
s[pd.to_numeric(s, errors='coerce').isnull()]
0 foo
1 bar
dtype: object
、それが正常にNaN（ない強制されます）、最終結果から削除されます。
私は上記のようにpd.to_numericを使用したいと思います。
また、あなたは私があなただったら== ... `、それはニシキヘビではありません`タイプ（...）の使用を提唱避けたいstr.isalpha
In [109]: s[s.str.isalpha().notnull()]
Out[109]:
0 foo
1 bar
dtype: object
私は、非strsがFalseの代わりにNaNを与える理由について不思議です、それは矛盾しています。 –
を使用することができます。 'isinstance'はそれを行うのに推奨される方法です。 –
うーん、なぜ？あなたはeplainできますか？私にとってそれはより洗練されています... – jezrael
はい、[[isinstance（x、str）for x in s]] 'もhttps://stackoverflow.com/questions/35351629/how-do-iに記載されています。 -subset-a-pandas-data-frame-based-on-string-of-string-values。 –