在pandas dataframe列中查找非数字值

，可以使用pd.to_numeric()函数将列转换为数字类型，并设置errors='coerce'参数来将非数字值转换为NaN（Not a Number）。然后，可以使用pd.isnull()函数来检测NaN值，从而找到非数字值。

以下是一个完整的答案示例：

在pandas dataframe列中查找非数字值的步骤如下：

1. 首先，使用pd.to_numeric()函数将目标列转换为数字类型。例如，假设目标列名为column_name，可以使用以下代码将其转换为数字类型：

df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

这里的errors='coerce'参数表示将非数字值转换为NaN。

1. 接下来，使用pd.isnull()函数检测NaN值。例如，可以使用以下代码找到非数字值所在的行：

non_numeric_rows = df[pd.isnull(df['column_name'])]

这将返回一个新的dataframe，其中包含了包含非数字值的行。

1. 如果需要，可以进一步处理非数字值。例如，可以选择删除包含非数字值的行，或者将它们替换为其他值。

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