仅选择数字字段，包括从pandas dataframe中包含浮点数

Question

原始数据帧（df）：

     A    B
0    1    green
1    2    red
2    s    blue
3    4.3  yellow
4    b    black

选择后的预期数据帧（df）：

     A    B
0    1    green
1    2    red
3    4.3  yellow

尝试：

df[df['A'].astype(str).str.isdigit()]和df[df['A'].astype(str).str.isdemical()]都无法获得预期结果，但如下所示：

   A      B
0  1  green
1  2    red

希望：

• 如何得到我想要的东西
• 解释isdigit()和isdemical()失败的原因

Answer 1

尝试pd.to_numeric(..., errors='coerce')：

In [315]: df[pd.to_numeric(df.A, errors='coerce').notnull()]
Out[315]: 
     A       B
0    1   green
1    2     red
3  4.3  yellow

所有非整数值都转换为NaN。之后，使用df.notnull，获取一个布尔掩码，只需索引。

isdigit()和isdecimal()都失败了，因为它们只查找整数。浮动不被视为有效。

Answer 2

另一种简单的方法是以相反的方式进行，即isalpha != True

df[df['A'].str.isalpha()!=True]

或

df[~df['A'].str.isalpha()]

或regex使用str.match即

df[df['A'].str.match(r'[+-]?([\d]*[.])?[\d]+')]

或

df[~df['A'].str.match(r'[A-z]')] 

输出：

     A       B
0    1   green
1    2     red
3  4.3  yellow