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  col20   1     11   B     12   3     D3   4     14   A     25   2     C6   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  col20    1     11   -1     12    3    -13    4     14   -1     25    2    -16    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 Pir

Out[480]: 

   col  col2

0    1     1

1   -1     1

2    3    -1

3    4     1

4   -1     2

5    2    -1

6    3     2

或类似的东西

df.mask(df.applymap(ord)>64,-1)

Out[479]: 

  col col2

0   1    1

1  -1    1

2   3   -1

3   4    1

4  -1    2

5   2   -1

6   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  col2

0    1     1

1   -1     1

2    3    -1

3    4     1

4   -1     2

5    2    -1

6    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 col2

0   1   1

1  -1   1

2   3  -1

3   4   1

4  -1   2

5   2  -1

6   3   2