检测数据帧熊猫的所有列中的值是否为数字，并将其擦除

Question

我有一个这样的数据帧

   col  col2

0   1     1

1   B     1

2   3     D

3   4     1

4   A     2

5   2     C

6   3     2

我会删除所有 caracter 并只保留所有列的值，如果它是一个字符，则分配 -1。像这样的东西

   col  col2

0    1     1

1   -1     1

2    3    -1

3    4     1

4   -1     2

5    2    -1

6    3     2

我怎么能用蟒蛇做到这一点，提前谢谢你

Answer 1

国际自然保护联盟df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(-1, downcast='infer') # comment by PirOut[480]:    col  col20    1     11   -1     12    3    -13    4     14   -1     25    2    -16    3     2或类似的东西df.mask(df.applymap(ord)>64,-1)Out[479]:   col col20   1    11  -1    12   3   -13   4    14  -1    25   2   -16   3    2

Answer 2

我们可以使用 df，然后使用 with 将无效数字设置为 ，然后使用 -1 ，然后 unstack（） 返回到原始形状，最后在必要时使用转换为 int：stack()pd.to_numericerrors = 'coerce'NaNfillnaastype(int)pd.to_numeric(df.stack(),errors='coerce').fillna(-1).unstack().astype(int)   col  col20    1     11   -1     12    3    -13    4     14   -1     25    2    -16    3     2

Answer 3

可以使用该函数将数据框中与 字符对应的值替换为 。df.replace-1试试这个：df = df.replace(r"[A-Za-z]", -1, regex=True)print(df)输出： col1 col20   1   11  -1   12   3  -13   4   14  -1   25   2  -16   3   2