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python - 熊猫数值出现在非数字系列中

问题描述

为什么即使在调用 str.strip 之后数值仍被视为非数值？

这是我的情况：

df['ID'] = df['ID'].str.strip()
id = df['ID']
indices = [ i for (i, v) in enumerate(id.str.isnumeric()) if v == False ]
non_numeric = id.filter(indices)
id.head(-5)

And this is the output of id.head(-5):
141       C536379
154       C536383
235       C536391
236       C536391
237       C536391
           ...   
470612     576618
470614     576618
470616     576618
470618     576618
470673     576618
Name: ID, Length: 7892, dtype: object

为什么所有那些不以字母开头的数字仍在 non_numeric 数组中？

起初我认为这是由于前导空白，但后来我添加了 strip() 并没有任何改变。

编辑：我需要分析系列中的非数值，所以我试图提取它们。

标签： pythonpandasjupyter-lab

解决方案

查看您的最新编辑，我相信这就是您正在尝试做的事情：

“编辑：我需要分析系列中的非数值，所以我试图提取它们。”

只看字符串，有很多方法。这是一个。用于pd.to_numeric()创建系列s并通过errors='coerce'. 这将返回NaN非数字数据的值。从那里将其作为过滤器传递给您的数据框，用于该NaN系列的行，使用isnull()：

s = pd.to_numeric(df['ID'], errors='coerce')
df = df[s.isnull()]
df

    ID
141 C536379
154 C536383
235 C536391
236 C536391
237 C536391

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