Python Pandas isnumeric函数：判断字符串是否为数字

一、何为isnumeric函数

Python中isnumeric()是Python Pandas库中的一个函数，可以用于判断字符串是否为数字。

import pandas as pd
 
str1 = '054726'
str2 = '-19.62'
str3 = 'Python101'
 
print(pd.api.types.is_numeric_dtype(str1))     #True
print(pd.api.types.is_numeric_dtype(str2))     #True
print(pd.api.types.is_numeric_dtype(str3))     #False

我们可以使用is_numeric_dtype方法来判断给定Series中是否都是数值型的数据。在上述示例中，str1和str2都是数值数据类型，而str3是文本数据类型，因此返回结果分别为True、True和False，表明str1和str2中的所有字符串都可以转换为数字类型，而str3不行。

二、如何使用isnumeric函数

isnumeric()函数的语法如下:

pandas.api.types.is_numeric_dtype(arr_or_dtype)

其中arr_or_dtype: array-like，传入一个数组或DataFrame。

三、isnumeric函数实例

下面我们构建一个简单的例子来了解isnumeric()函数的使用：

import pandas as pd
 
# 声明数据
data = {'序号': [1, 2, 3, 4],
        '温度': [28.4, 33.5, '二十六', 29],
        '体重': [174.2, 168.9, 200.1, 181.5]}
 
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# 输出
print(df)

# 判断是否都是数值类型
res1 = df.apply(pd.api.types.is_numeric_dtype)
print(res1)

# 找到数值类型
res2 = df.select_dtypes(include=[float, int]).head()
print(res2)

在上述代码中，我们首先声明了一个数据data字典，其中包含了一些数值和一些文本数据。接着，我们将其放到pd.DataFrame()的构造函数中，将其转换为DataFrame，并输出结果。

接着，我们使用apply方法和is_numeric_dtype来遍历Series或DataFrame中的每一行，并判断是否都是数值类型。 最后，我们使用select_dtypes方法从DataFrame中选择包含类型有float和int的数据，并输出结果。

四、isnumeric函数的注意事项

在使用isnumeric()函数时需要注意以下几点：

第一，isnumeric()函数不适用于纯数字类型的字符串。例如，'123'、'1.23'和' -42 '这些纯数字类型的字符串可以直接转换为数字类型，因此isnumeric()函数返回False。

第二，一些包含特殊符号的字符串，如货币符号，可能无法通过isnumeric()函数来判断其是否为数值类型。因此，在通过此函数来判断数据类型时需要注意。

五、总结

本篇文章主要介绍了Python Pandas中isnumeric()函数的使用方法和注意事项。通过examples来详细说明了该函数的使用，并提醒大家在使用该函数时需要小心数据类型的特殊情况，如特殊符号的处理。