需要从数据帧中删除非数字行

从数据帧中删除非数字行是一个数据处理的常见需求，可以通过以下步骤来实现：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例数据帧：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 4],
                   'B': [5, 'b', 7, 8],
                   'C': ['c', 9, 10, 11]})

1. 使用pd.to_numeric()函数将非数字值转换为NaN（缺失值）：

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

1. 使用dropna()函数删除包含NaN值的行：

df = df.dropna()

完成以上步骤后，数据帧df将只包含数字值的行。

这个方法的优势是简单易懂，适用于处理小型数据集。它可以帮助我们快速过滤掉非数字行，以便进行后续的数据分析和建模。

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