熊貓：使用數據類型過濾數據幀

我有數據幀。這是一個部分熊貓：使用數據類型過濾數據幀

 member_id event_duration    domain   category 
0   299819    17 element.yandex.ru    None 
1   299819    0  mozilla.org   Программы 
2   299819    4   vbmail.ru    None 
3   299819    aaa   vbmail.ru    None

如何篩選DF類型？通常我會用str.contains來做，也許這是正常的，指定類似 df[df.event_duration.astype(int) == True]？

來源

2016-12-07 Petr Petrov

所有其他值是否有效？就像你在哪裏沒有'NaN'？你可以做'df [pd.to_numeric（df ['event_duration']，errors ='coerce'）。notnull（）]' – EdChum

如果所有其他行值是有效的，如他們不NaN，那麼你可以轉換列使用to_numeric，這將字符串轉換爲NaN爲數字，你可以使用notnull然後過濾這些了：

In [47]: 
df[pd.to_numeric(df['event_duration'], errors='coerce').notnull()] 

Out[47]: 
    member_id event_duration    domain category 
0  299819    17 element.yandex.ru  None 
1  299819    0  mozilla.org Программы 
2  299819    4   vbmail.ru  None

此：

df[df.event_duration.astype(int) == True]

不會爲字符串工作將引發ValueError例外，因爲該字符串不能轉換

來源

2016-12-07 16:20:58 EdChum

你也可以使用正則表達式。

df[df["event_duration"].str.contains(r"^\d+$")]

來源

2016-12-07 16:39:03 vks

熊貓：使用數據類型過濾數據幀

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