Pandas 需要一个 Str 对象但收到一个浮点数答案

【问题标题】：Pandas Requires a Str object but received a floatPandas 需要一个 Str 对象但收到一个浮点数
【发布时间】：2018-08-23 16:26:49
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

df_all_data:

                                      everything    file_names

0                                            ï»¿  v_merged.sql
1                   CREATE VIEW [dbo].[v_merged]  v_merged.sql
2                                             AS  v_merged.sql
3                                WITH [stage] AS  v_merged.sql
4                                              (  v_merged.sql
5                                 SELECT --[row]  v_merged.sql
6                          [fssa_legacysystemid]  v_merged.sql
7                                        ,[A_ID]  v_merged.sql
8                                  ,[vendorcode]  v_merged.sql
9                           ,NULL AS [lpinumber]  v_merged.sql

我收到以下错误：

TypeError: ("descriptor 'startswith' requires a 'str' object but received a 'float'", 'occurred at index everything')

我不确定我做错了什么？我以为我的一切列是str 或object 类型？

编辑#1：

这是导致此错误的代码：

df_all_data = df_all_data[~df_all_data.applymap(lambda x : str.startswith(x,'--')).any(1)]

【问题讨论】：

你可能有NaN。首先尝试使用df_all_data = df_all_data.fillna('')

标签： python string python-3.x pandas

【解决方案1】：

既然 Pandas 找到了 float 值，那么它很有可能是真的。这些值可能为空，即NaN / np.nan。一种简单的解决方法是在 lambda 函数中转换为 str：

df = df[~df.applymap(lambda x: str.startswith(str(x), '--')).any(1)]

一个更好的主意是通过pd.DataFrame.astype 转换为str 并使用pd.Series.str 方法，这完全模仿了Python 字符串方法：

df = df[df.astype(str).str.startswith('--').any(1)]

【讨论】：