在pandas中,要删除不只包含数字的行,可以使用drop()
函数结合条件判断来实现。
首先,我们需要导入pandas库:
import pandas as pd
然后,假设我们有一个名为df
的DataFrame,其中包含了数字和非数字的数据。我们可以使用drop()
函数来删除不只包含数字的行。具体步骤如下:
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 'b'],
'B': [3, 'c', 4, 'd'],
'C': ['e', 5, 6, 'f']})
# 使用drop()函数删除不只包含数字的行
df = df.drop(df[~df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float)))].index)
# 打印结果
print(df)
输出结果将只包含数字的行:
A B C
0 1 3 e
在上述代码中,我们使用applymap()
函数和lambda
表达式来判断每个元素是否为数字。然后,使用~
运算符对结果取反,找到不只包含数字的行。最后,使用drop()
函数删除这些行,并将结果重新赋值给原始的DataFrame。
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