如何通过列索引提取pandas DataFrame指定列中仅含数字的行

错误原因 #

你代码中df[[0]]的写法是尝试选取列名为0的列，而你的测试数据列名为SELECTIO、some_col，不存在名为0的列，因此触发KeyError。要按列的位置索引取值，需要用pandas的.iloc属性。
另外你原有逻辑还存在一个隐藏问题：列中存储的数字是int类型，本身没有isdigit()方法，直接调用会触发属性错误，需要先转为字符串再判断。

正确实现 #

方法1：沿用你的判断逻辑修改

res = df[df.iloc[:, 0].apply(lambda x: str(x).isdigit())]
print(res)

运行输出：

SELECTIO  some_col
1    37002         6
2    37003        14
4    37004        38
6    37005        60

方法2：更高效的向量化实现（适合数据量较大的场景）

不用逐行apply，直接用pandas内置方法处理，性能更高：

import pandas as pd
res = df[pd.to_numeric(df.iloc[:, 0], errors='coerce').notna()]

这段代码逻辑是尝试将指定列的所有值转为数字，转换失败的值会被置为NaN，最后筛选出非NaN的行即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Habib Ur Rehman