在熊猫中的数据框中查找非数字行？

Question

我在pandas中有一个很大的数据框，除了用作索引的列之外，该数据框还应该只有数字值：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 'bad', 5],
                   'b': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
                   'item': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df = df.set_index('item')

如何找到df其中具有非数字值的数据框的行？

在这个例子中它的第四行中的数据帧，它具有串'bad'在a列。如何以编程方式找到该行？

Answer 1

您可以np.isreal用来检查每个元素的类型（applymap将一个函数应用于DataFrame中的每个元素）：

In [11]: df.applymap(np.isreal)
Out[11]:
          a     b
item
a      True  True
b      True  True
c      True  True
d     False  True
e      True  True

如果该行中的所有均为True，则它们均为数字：

In [12]: df.applymap(np.isreal).all(1)
Out[12]:
item
a        True
b        True
c        True
d       False
e        True
dtype: bool

因此，要获取路由的subDataFrame，（请注意：上面的否定〜会找到至少具有一个流氓非数字字符的那些）：

In [13]: df[~df.applymap(np.isreal).all(1)]
Out[13]:
        a    b
item
d     bad  0.4

您还可以找到可以使用argmin的
第一个
罪犯的位置：

In [14]: np.argmin(df.applymap(np.isreal).all(1))
Out[14]: 'd'

正如@CTZhu指出的那样，检查它是int还是float的实例可能会稍快一些（np.isreal会有一些额外的开销）：

df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float)))