使用 Pandas 判断字符串列单元格是否为数值型数据

在使用 Pandas 处理数据时，我们经常需要判断一个包含字符串类型的列中的单元格是否为数值型数据。可以使用 pd.to_numeric() 函数将字符串转换为数值型数据，并通过 errors='coerce' 参数将无法转换的非数值型数据转换为缺失值。然后，可以使用 pd.isnull() 函数判断单元格是否为缺失值，如果是缺失值，则说明原始数据不是数值型数据。

**示例代码：**pythonimport pandas as pd

创建一个包含字符串和数值的 Seriess = pd.Series(['123', 'abc', '456', '789'])

将字符串转换为数值型数据numeric_s = pd.to_numeric(s, errors='coerce')

判断单元格是否为缺失值is_numeric = pd.isnull(numeric_s)

print(is_numeric)

输出结果：

0 False1 True2 False3 Falsedtype: bool

结果分析：

可以看到，第一个单元格是数值型数据 (False)，而第二个单元格是非数值型数据 (True)。

总结：

通过 pd.to_numeric() 和 pd.isnull() 函数的组合，可以轻松判断 Pandas 数据框中字符串类型的列中单元格是否为数值型数据。