根据对象的类型（即 str）从 DataFrame 中选择行

Question

所以有一个 DataFrame 说：

 >>> df = pd.DataFrame({
...                 'A':[1,2,'Three',4],
...                 'B':[1,'Two',3,4]})
>>> df
       A    B
0      1    1
1      2  Two
2  Three    3
3      4    4

我想选择特定列的特定行的数据类型为 str 类型的行。

例如，我想选择 type 列中数据的行 A 是 str 。所以它应该打印如下内容：

    A      B
2  Three  3

谁的直观代码是这样的：

 df[type(df.A) == str]

这显然行不通！

谢谢请帮忙！

原文由 Devi Prasad Khatua 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

这有效：

 df[df['A'].apply(lambda x: isinstance(x, str))]

原文由 DrTRD 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

你可以做一些 类似于 你所要求的事情

In [14]: df[pd.to_numeric(df.A, errors='coerce').isnull()]
Out[14]:
       A  B
2  Three  3

为什么只有相似？因为 Pandas 将事物存储在同类列中（列中的所有条目都属于同一类型）。即使您从异构类型构造 DataFrame，它们也都被制成列，每个列都有最小公分母：

 In [16]: df.A.dtype
Out[16]: dtype('O')

因此，您不能询问哪些行是什么类型——它们都属于同一类型。您 可以 做的是尝试将条目转换为数字，并检查转换失败的位置（这就是上面的代码所做的）。

原文由 Ami Tavory 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议