df['A'].isnull().values.any()
을 다음과 같이 dataframe '안양'의 열 'A'에서의 '유모'값을 확인하는 방법을 알고 컬럼에 존재하는지 확인하지만 내가 어떻게 할 수 '문자열'을 확인하십시오. 그리고 문자열 텍스트가 무엇인지 알지 못하며 어떤 행을 찾았습니까? 파이썬 3를 사용하는 경우
df['A'].isnull().values.any()
을 다음과 같이 dataframe '안양'의 열 'A'에서의 '유모'값을 확인하는 방법을 알고 컬럼에 존재하는지 확인하지만 내가 어떻게 할 수 '문자열'을 확인하십시오. 그리고 문자열 텍스트가 무엇인지 알지 못하며 어떤 행을 찾았습니까? 파이썬 3를 사용하는 경우
, 당신이 목록의 이해와 numpy.any을 사용할 수 있습니다
import numpy as np
np.any([isinstance(val, str) for val in df['A']])
파이썬이 사용하는 경우 * 당신은 basestring와 str을 교체 할 필요가 있음을 보라.
내가 벡터화 사용하는 것이 팬더 방법 :
In [119]: pd.to_numeric(df.a, errors='coerce')
Out[119]:
0 1.00
1 2.00
2 NaN
3 3.14
4 2.71
Name: a, dtype: float64
In [120]: pd.to_numeric(df.a, errors='coerce').isnull()
Out[120]:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
Name: a, dtype: bool
In [121]: df.loc[pd.to_numeric(df.a, errors='coerce').isnull()]
Out[121]:
a b
2 aaa 2016-02-02
: 숫자 있어야 열의 문자열에 대한
In [116]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,'aaa', 3.14, 2.71], 'b':['2016-01-01', 'bbb', '2016-02-02', '2016-03-03', 'ZZZ']})
In [117]: df
Out[117]:
a b
0 1 2016-01-01
1 2 bbb
2 aaa 2016-02-02
3 3.14 2016-03-03
4 2.71 ZZZ
In [118]: df.dtypes
Out[118]:
a object
b object
dtype: object
검사 :
우리는 다음과 같은 DF가 가정 datetime-like 인 열의 문자열을 확인하십시오. :
In [122]: pd.to_datetime(df.b, errors='coerce')
Out[122]:
0 2016-01-01
1 NaT
2 2016-02-02
3 2016-03-03
4 NaT
Name: b, dtype: datetime64[ns]
In [123]: df.loc[pd.to_datetime(df.b, errors='coerce').isnull()]
Out[123]:
a b
1 2 bbb
4 2.71 ZZZ