检查 pandas 数据框中的列值是否为数字

Question

我有一个想要清理的数据集。该数据集由 54 列和 315 行组成。对于其中一列，我想知道该列中的所有值是否都是数字。我做了以下事情：

work_sheet = pd.read_excel('2006_sale.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df = work_sheet.copy()

尝试1

for idx,val in enumerate(df['LotArea']):
    if(not(str(val).isnumeric())):        # Check if a value is numeric or not
        df.at[idx,'LotArea'] = np.nan     # If the value is not numeric then replace it with null

尝试2

for idx,val in enumerate(df['LotArea']):
    if(not(isinstance(val,float))):        # Check if a value is numeric or not
        df.at[idx,'LotArea'] = np.nan     # If the value is not numeric then replace it with null

LotArea 的示例值为：

这两种方法都有问题 不知何故，它将每个值检测为非数字，我的最终输出如下所示：

知道我哪里出错了吗？

Answer 1

不需要 for 循环来实现此目的。您可以使用 pd.to_numeric 方法，并通过将错误设置为“强制”，所有非数字值都将替换为 NaN。

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