我正在使用Jupyter笔记本。默认的python内核。 ＆＃39; numpy的＆＃39;和熊猫＆＃39;导入。
此列名为＆＃39; Period＆＃39;。该值包含数字和文本，如＆＃34; Period＆＃34;。数据类型是＆＃39;对象＆＃39;。我想删除列＆＃39;期间＆＃39;的值的行。不是一个数字。 我试图做的是首先将列从对象转换为数字。
pd.to_numeric(df['Period'],errors='coerce')
它返回了一个数字和NaN列表。最后一行是：
Name: Period, dtype: float64
如果我再次检查：
df['Period'].dtype
它返回：
dtype('O')
显然转换实际上并不起作用。同样使用以下代码，它什么都没有删除。
df.dropna(subset=['Period'])
你认为出了什么问题？
答案 0 :(得分：3)
默认情况下，to_numeric等Pandas操作不会“就地”运行。我建议您将结果分配给数据框中的列。
df['Period_numbers'] = pd.to_numeric(df['Period'], errors='coerce')
与dropna相同。
在大多数情况下，您可以将inplace=True传递给方法或函数。但我确实建议改为分配结果。
答案 1 :(得分：1)
可替换地：
df[df['Period'].str.isnumeric()]