Pandas剔除混合数据中非数字的数据操作

Pandas是Python中常用的数据分析库之一，它支持处理各种类型的数据，包括混合数据类型。但在数据中混入非数字的数据会导致数据分析的困难，因为其中可能包含缺失值或者无用的数据。本文将介绍如何剔除Pandas中混合数据中的非数字数据。

1. 查找混合数据

首先，使用Pandas读取数据，并使用.dtypes属性来查看数据类型，找到混合数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.dtypes)

通过查看输出结果，找到混合数据的数据类型，例如：

col1    object
col2     int64
col3     int64

其中，col1的数据类型是object，这种类型可能包含非数字类型的数据。

2. 剔除混合数据中非数字数据

剔除混合数据中非数字的数据是为了保留数据的完整性。以下是两个示例说明如何删除非数字的数据：

示例1：使用正则表达式剔除非数字数据

可以使用replace函数和正则表达式来删除非数字数据：

df = df.replace(to_replace=r'[^0-9.-]', value='', regex=True)

在上述代码中，to_replace的参数为正则表达式r'[^0-9.-]'，表示不包含数字和减号以外的任何字符。value参数表示将这些字符替换成空字符串。

示例2：使用Pandas中的pd.to_numeric()函数转换非数字数据

可以使用Pandas提供的pd.to_numeric()函数将非数字数据转换成数字，而将不能转换的数据设为NaN。下面是一个示例代码：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

在上述代码中，errors参数设置为coerce，表示不能转换的数据将被设置为NaN。

3. 结论

通过上面两个示例，我们可以使用正则表达式或者pd.to_numeric()函数来删除混合数据中的非数字数据。这样就可以保留数据的完整性，并且方便后续分析数据。