Python Pandas 根据列的数据类型删除行

我想在一列中删除非浮点类型的行，该怎么做？提前致谢。

         a     b    c 
    1   1.2   2.2   3.3
    2   rvtg  1.2   2.2
    3   2.2   2.2   1.6

因为单元格“a2”是 rvtg，而不是 float ，所以我想删除第 2 行，我尝试了几个代码但它给出了错误信息，有人可以帮忙吗？谢谢。

最佳答案

应用 pd.to_numeric 并删除 NaN。请注意，这是一个更通用的解决方案。如果您知道哪一列应具有非数字值，则可以避免使用应用。

df.apply(pd.to_numeric, errors = 'coerce').dropna()

    a   b   c
1   1.2 2.2 3.3
3   2.2 2.2 1.6

编辑:由于只有 a 列可能包含非数字值，因此更有效的解决方案是将列 a 转换为数字而不是将函数应用于所有列。以下将返回相同的输出。

df['a'] = pd.to_numeric(df['a'], errors = 'coerce')
df.dropna(inplace = True)

关于Python Pandas 根据列的数据类型删除行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54938727/