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从pandas中删除不只包含数字的行

在pandas中,要删除不只包含数字的行,可以使用drop()函数结合条件判断来实现。

首先,我们需要导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

然后,假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含了数字和非数字的数据。我们可以使用drop()函数来删除不只包含数字的行。具体步骤如下:

代码语言:txt
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# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 'b'],
                   'B': [3, 'c', 4, 'd'],
                   'C': ['e', 5, 6, 'f']})

# 使用drop()函数删除不只包含数字的行
df = df.drop(df[~df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float)))].index)

# 打印结果
print(df)

输出结果将只包含数字的行:

代码语言:txt
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   A  B  C
0  1  3  e

在上述代码中,我们使用applymap()函数和lambda表达式来判断每个元素是否为数字。然后,使用~运算符对结果取反,找到不只包含数字的行。最后,使用drop()函数删除这些行,并将结果重新赋值给原始的DataFrame。

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