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如何利用pandas根据数据类型进行筛选?

  来源:早起Python
  作者:刘早起
  前两天,有一位读者在知识星球提出了一个关于  pandas  数据清洗的问题。
  他的数据大致如下
  现在希望分别做如下清洗
  "  A列中非字符行B列中非日期行C列中数值形式行(包括科学计数法的数值)D列中非整数行删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行  "
  其实本质上都是「数据筛选」的问题,先来模拟下数据
  如上图所示,基本上都是根据数据类型进行数据筛选,下面逐个解决。 取出所有非整数类型
  让我们从第 4 题开始,取出 D 列全部非整数行,其实在  pandas  中可以使用.is_integer()  判断一个元素是否为整数。
  这样我们就能结合  apply  函数找到全部整数行
  再使用  ~  取其补集即可得到答案df[~df[["D"]].apply(lambda x: x[0].is_integer(), axis=1)] 取出所有数值类型
  第 3 题要求取出 C 列所有数值形式的行。
  在  pandas  同样有直接判断的函数 .isdigit()  判断是否为数值。
  所以同上可以结合  apply  函数轻松搞定~df[df["C"].str.isdigit().isnull()].dropna() 取出非日期行
  至于第 2 题, pandas  中虽有直接判断时间格式函数,但由于存在其他类型数据,该列为object ,并不能直接判断。
  所以只要我们将该列转换为时间格式(见习题 8-12)就会将不支持转换的格式修改为缺失值
  这样在转换后删除确实值即可
  取出非字符行
  至于第 1 题,我们可以借助 Python 中  isinstance  函数判断一个变量是否为字符串格式
  再同样借助 apply 函数即可找到全部字符串的行,然后使用 ~ 取其补集即可
  自定义异常值范围
  最后是一个看上去是 异常值处理 的问题,但本质上还是 数据筛选 。
  直接计算该列的指定范围,并多条件筛选即可。
  至此我们就成功利用  pandas  根据 数据类型 进行筛选值。

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