如何从Pandas DataFrame指定列提取非数值类型的行？

完整实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

test = {'a':[1,2,3],
        'b':[4,5,'x'],
        'c':['f','g','h']}
df_test = pd.DataFrame(test)

# 提取b列值为非数值的行
filtered_df = df_test[pd.to_numeric(df_test['b'], errors='coerce').isna()]
print(filtered_df)

代码说明 #

• pd.to_numeric(df_test['b'], errors='coerce')：尝试将目标列（这里是b列）转换为数值类型，遇到无法转换的非数值内容（比如示例中的'x'）时，会将其替换为NaN
• .isna()：生成一个布尔序列，标记出转换后值为NaN的位置
• 用该布尔序列对原DataFrame进行索引，即可精准筛选出目标列包含非数值的行

运行输出 #

a  b  c
2  3  x  h

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ChristosK