14

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 处有一个“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个脚本的东西，因为我不会提前知道 exp_list 中包含什么。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误：“DataFrame”对象没有属性“var_name”。我也不知道这些字符串会提前是什么，所以无论如何也可以概括一下吗？

exp_list = ['gdp', 'cap']

for var_name in exp_list:
    data = data[data.var_name != 'ab']
4

2 回答 2

13

您可以应用一个函数来逐行测试您DataFrame是否存在字符串，例如，说那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，指示哪些行至少包含一个字符串。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]

.

例子：

 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
于 2013-11-08T14:34:17.597 回答
1

您可以进行转置，调用“convert_objects”，它按列工作，然后比较数据类型以获得一个布尔键，如下所示：

df[df.T.convert_objects().dtypes != object]
于 2015-05-25T20:06:21.100 回答