Question

我有一个名为data的pandas数据框，我想删除任何列中包含字符串的所有行。例如，下面我们看到'gdp'列在索引3处有一个字符串，在索引1处有'cap'。

data =

    y  gdp  cap
0   1    2    5
1   2    3    ab
2   8    7    2
3   3    bc   7
4   6    7    7
5   4    8    3
...

我一直在尝试使用类似这样的脚本，因为我不会提前知道exp_list中包含的内容。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误：'DataFrame'对象没有属性'var_name'。我也不知道字符串会提前是什么，所以无论如何还要概括一下呢？

exp_list = ['gdp', 'cap']

for var_name in exp_list:
    data = data[data.var_name != 'ab']

Answer 1

您可以应用一个函数来测试您的DataFrame行是否存在字符串，例如，假设df是您的DataFrame

 rows_with_strings  = df.apply(
       lambda row : 
          any([ isinstance(e, basestring) for e in row ])
       , axis=1)

这将为您的DataFrame生成一个掩码，指示哪些行包含至少一个字符串。因此，您可以通过相反的掩码选择没有字符串的行

 df_with_no_strings = df[~rows_with_strings]

示例：

a = [[1,2],['a',2], [3,4], [7,'d']] df = pd.DataFrame(a,columns = ['a','b']) df a b 0 1 2 1 a 2 2 3 4 3 7 d select = df.apply(lambda r : any([isinstance(e, basestring) for e in r ]),axis=1) df[~select] a b 0 1 2 2 3 4

Answer 2

你可以使用转置，调用```convert_objects``，它按列方式工作，然后比较数据类型以获得这样的布尔键：

df[df.T.convert_objects().dtypes != object]

python：删除包含字符串的pandas数据帧中的所有行

2 个答案: