Question

给出Series之类的

import pandas as pd

s = pd.Series(['foo', 'bar', 42])

我想获得一个'子系列'pd.Series(['foo', 'bar'])，其中所有值都是字符串。我试过像这样的布尔索引：

s[isinstance(s, str)]

但这给出了

KeyError：False

到目前为止，在我搜索合适的方法时，我遇到了select，但这会在标签上强加一个标准，而不是值。在这种情况下，如何根据值（类型）进行过滤？

Answer 1

使用apply或列表理解：

s[s.apply(lambda x: isinstance(x, str))]

同样，谢谢Jon Clements♦：

s[s.apply(isinstance, args=(str,))]

s[[isinstance(x, str) for x in s]]

所有回报：

0    foo
1    bar
dtype: object

编辑：

不建议这样做，谢谢cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ：

s[s.apply(type) == str]

Answer 2

float x = y = z = 0.0; for (int i = 0; i < cleaned->points.size(); i++){ x += cleaned->points[i].x; y += cleaned->points[i].y; z += cleaned->points[i].z; } x = x / cleaned->points.size(); y = y / cleaned->points.size(); z = z / cleaned->points.size();的一个小技巧：

pd.to_numeric

如果某个项目是数字，则会成功强制（不是s[pd.to_numeric(s, errors='coerce').isnull()] 0 foo 1 bar dtype: object），因此会从最终结果中删除。

Answer 3

如上所述，我会使用pd.to_numeric。

或者，您可以使用str.isalpha

In [109]: s[s.str.isalpha().notnull()]
Out[109]:
0    foo
1    bar
dtype: object

在Pandas中，如何根据值的类型过滤系列？

3 个答案: