如何按数据类型拆分列值，分别创建字符串集合与数值集合？

假设你有一列混合了字符串和数值类型的数据，下面直接给出Python环境下的实现方案：

基础列表场景实现 #

# 模拟目标列的混合数据
mixed_data = ["cat", 78, "dog", 34.5, "bird", 901, 6.78]

# 初始化两个空集合
string_set = set()
numeric_set = set()

# 遍历数据分类存储
for item in mixed_data:
    if isinstance(item, str):
        string_set.add(item)
    elif isinstance(item, (int, float)):
        numeric_set.add(item)

# 查看结果
print("字符串集合:", string_set)
print("数值集合:", numeric_set)

Pandas数据框列场景实现 #

如果是处理Pandas数据框中的列，代码可以调整为：

import pandas as pd

# 模拟数据框
df = pd.DataFrame({"target_col": ["apple", 123, "banana", 45.6, "cherry", 789]})

# 筛选并转换为集合
string_values = set(df["target_col"][df["target_col"].apply(lambda x: isinstance(x, str))])
numeric_values = set(df["target_col"][df["target_col"].apply(lambda x: isinstance(x, (int, float)))])

关键说明 #

• 用isinstance()做类型判断，能精准区分字符串和数值（如果需要排除布尔值，可以在判断时加上not isinstance(item, bool)）
• 集合自动去重，若需要保留重复项，把set()换成list()即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者di1a