删除行 Pandas 列值不是数字 - Python

当使用 Pandas 处理数据时，如果数据列中有些值不是数字，这些非数字的值会影响一些计算。因此我们需要删除包含非数字值的行。下面是如何删除包含非数字值的行的代码片段：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含非数字值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': ['x', 'y', 'z'],
                   'C': [4, np.nan, 6]})

# 检查哪些行包含非数字值
print(df.isnull().sum())

# 删除包含非数字值的行
df = df.dropna(subset=['A', 'C'])

# 检查删除后的数据帧
print(df)

这里我们使用了 Pandas 的 dropna 函数和 subset 参数，以删除包含非数字值的行。程序中，我们首先创建了一个带有非数字值的数据帧，并使用 isnull 方法检查哪些行包含非数字值。然后，我们使用 dropna 方法和 subset 参数删除包含非数字值的行，并输出删除后的数据帧。

以上就是删除行 Pandas 列值不是数字的方法。