计算数字列 Pandas 中的字符串值

Question

我有一个数据框：

    Name    Hours_Worked
1   James   3
2   Sam     2.5
3   Billy   T
4   Sarah   A
5   Felix   5

第一，如何计算具有非数字值的行数？

第二，如何过滤以识别包含非数字值的行？

Answer 1

使用to_numeric与errors='coerce'用于将非数字以NaNs，不创建规则isna：

mask = pd.to_numeric(df['Hours_Worked'], errors='coerce').isna()
#oldier pandas versions
#mask = pd.to_numeric(df['Hours_Worked'], errors='coerce').isnull()    

然后True通过sum以下方式计算s 值：

a = mask.sum()
print (a)
2

并过滤boolean indexing：

df1 = df[mask]
print (df1)
    Name Hours_Worked
3  Billy            T
4  Sarah            A

详情：

print (mask)
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
Name: Hours_Worked, dtype: bool

检查数字的另一种方法：

def check_num(x):
    try:
        float(x)
        return False        
    except ValueError:
        return True

mask = df['Hours_Worked'].apply(check_num)