问题:在 pandas 的数据框中查找非数字行?

我在熊猫中有一个大数据框,除了用作索引的列应该只有数值:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 'bad', 5],
                   'b': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
                   'item': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df = df.set_index('item')

如何找到其中包含非数字值的数据框df的行?

在此示例中,它是数据帧中的第四行,在a列中有字符串'bad'。如何以编程方式找到该行?

解答

您可以使用np.isreal检查每个元素的类型(applymap将函数应用于 DataFrame 中的每个元素):

In [11]: df.applymap(np.isreal)
Out[11]:
          a     b
item
a      True  True
b      True  True
c      True  True
d     False  True
e      True  True

如果行中的所有内容都是 True,那么它们都是数字:

In [12]: df.applymap(np.isreal).all(1)
Out[12]:
item
a        True
b        True
c        True
d       False
e        True
dtype: bool

因此,要获取流氓的子 DataFrame,(注意:上面的否定,〜找到至少有一个流氓非数字的那些):

In [13]: df[~df.applymap(np.isreal).all(1)]
Out[13]:
        a    b
item
d     bad  0.4

您还可以找到_first_ 罪犯的位置,您可以使用argmin:

In [14]: np.argmin(df.applymap(np.isreal).all(1))
Out[14]: 'd'

正如@CTZhu指出的那样,检查它是否是 int 或 float 的的实例可能会稍微快一些(np.isreal 有一些额外的开销):

df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float)))