如何从 DataFrame 中迭代列的每一行并删除非数字行答案

【问题标题】：How to iterate each row of a column from a DataFrame and delete the non-numeric rows如何从 DataFrame 中迭代列的每一行并删除非数字行
【发布时间】：2022-01-17 08:00:56
【问题描述】：

我有此代码，但无法从 DataFrame 中删除特定行。如何改进此代码？我想从该列中删除非数字的值。这种方式不起作用，因为之前删除了一些丢失的列，所以我得到了

KeyError: '[1093] not found in axis'

代码：

i = 0
for row in new_dataset_2.GbCity:
    if isinstance(row,str):
        if not(row.isdigit()):
            new_dataset_2.drop(i)
    i+=1

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Remove non-numeric rows in one column with pandas
No... 它不会删除所有非数字，因为 : for row in new_dataset_2.GbCity: if isinstance(row,str): if not(row.isdigit()): print(row) new_dataset_2.drop(new_dataset_2.index[new_dataset_2["GbCity"]== row]) is 's'
您能否添加一个 new_dataset_2 的样本以便能够重现此问题？（见How to make good reproducible pandas examples）。

标签： python python-3.x dataframe data-science

【解决方案1】：

导入数学 GbCity=new_dataset_2['GbCity'].astype("str").apply(lambda x:x if x.isnumeric() else math.nan) GbCity=GbCity.dropna()

【讨论】：