从熊猫数据框中删除不是数字或日期的行答案

【问题标题】：Remove rows that are not a number or a date from pandas dataframe从熊猫数据框中删除不是数字或日期的行
【发布时间】：2021-01-04 19:26:40
【问题描述】：

我有一个类似于this SO question 的问题，除了我的专栏不仅包含数字和文本，还包含数字、文本和日期。如何删除除数字和日期之外的所有行？

例如，我有一个通用数据框：

id	Nums and Dates
1	40
2	1/1/2021
3	AABBC
4	20
5	1/2/2021

移除后应该是这个样子。

id	Nums and Dates
1	40
2	1/1/2021
4	20
5	1/2/2021

【问题讨论】：

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标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用to_datetime 和to_numeric 创建两个检查日期和数字的系列，并使用notnull() 仅保留非空行。传递 errors='coerce' 将 null 返回到非日期/非数字：

dates = pd.to_datetime(df['Nums and Dates'], errors='coerce')
nums = pd.to_numeric(df['Nums and Dates'], errors='coerce')
df[(dates.notnull()) | (nums.notnull())]

Out[1]:
   id  Nums and Dates
0   1              40
1   2        1/1/2021
3   4              20
4   5        1/2/2021

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的数据框名称为df，列名称为Nums and Dates，试试这个：

not_str_values = [value for value in df if type(value) is not str]

然后：

df = df.loc[df['Nums and Dates'].isin(not_str_values)]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用包含和正则表达式，您可以一次性完成列。你可以删除有字母的行。

df[~df['Nums and Dates'].str.contains(r'[A-Za-z]', regex=True)]

id  Nums and Dates
0   1   40
1   2   1/1/2021
3   4   20
4   5   1/2/2021

【讨论】：