Question

我一直在使用：

df = df.convert_objects(convert_numeric=True).dropna()

但由于它已被弃用，我需要将其替换为to_numeric

我试过

df = pd.to_numeric
df = df.dropna()

示例数据：

Name  Race Fav Age  Weight Height Style Cut
John   D    K  23    120   23.5    DD   RET
Rose   Z    U  33    110   47.9    KZ   DEZ
James  Z    U  FF    UK    NOT     Z    R

想要转换为删除非数字的行

输出：

Name  Race Fav Age  Weight Height Style Cut
John   D    K  23    120   23.5    DD   RET
Rose   Z    U  33    110   47.9    KZ   DEZ

Answer 1

我这样做：

SELECT 
    `portal_reporter`.`id`,
    ...,
FROM
    `portal_reporter`
INNER JOIN `portal_article`
ON (`portal_reporter`.`id` = `portal_article`.`reporter_id`)
WHERE
    ...

Answer 2

您没有正确调用to_numeric。由于它仅适用于列，因此如果要将其应用于所有列，则必须使用pd.apply

df = df.apply(pd.to_numeric)
df = df.dropna()

Answer 3

apply to_numeric然后dropna

df.apply(lambda x :pd.to_numeric(x, errors ='coerce'),axis=1).dropna()

将数据框转换为数字和dropna

3 个答案: