搜索pandas列并返回包含任何（一个或多个）非数字字符的所有元素（行）

Question

似乎非常直截了当。该列通常包含数字，但由于某些原因，其中一些包含非数字字符。我想找到所有这些。我正在使用此代码：

df_other_values.total_count.str.contains('[^0-9]')

但是我收到以下错误：

AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use 
np.object_ dtype in pandas

所以我尝试了这个：

df_other_values = df_other.total_countvalues
df_other_values.total_count.str.contains('[^0-9]')

但收到以下错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'total_countvalues'

所以不要再进一步走下兔子洞，我认为必须有办法做到这一点，而不必将我的数据帧更改为np.object。请指教。

感谢。

Answer 1

我认为您需要先astype投放到string，然后按boolean indexing进行过滤：

df1 = df[df_other_values.total_count.astype(str).str.contains('[^0-9]')]

使用isnumeric的替代解决方案：

df1 = df[~df_other_values.total_count.astype(str).str.isnumeric()]