Hier ist ein Weg, dies zu lösen. Ich habe Code hinzugefügt, um den DataFrame zu erstellen, die Zeichenfolgenwerte finden und sie dann löschen. df.drop gibt eine modifizierte Kopie des ursprünglichen df zurück, es sei denn, Sie geben inplace = True an. Wenn Sie möchten, können Sie den ursprünglichen Namen des df df = df.drop...
zuweisen oder das Inplace-Argument verwenden.
import pandas as pd
import numpy as np
# build the df
df = pd.DataFrame({'col_name' : [2, 2, 'yes', 2, 'yes']})
print(df)
col_name
0 2
1 2
2 yes
3 2
4 yes
# ask what are the types in column
df.col_name.apply(type)
0 <class 'int'>
1 <class 'int'>
2 <class 'str'>
3 <class 'int'>
4 <class 'str'>
Name: col_name, dtype: object
# you can see that the strings are in row 2 and 4
# and drop them like this
df.drop([2, 4], axis='rows')
col_name
0 2
1 2
3 2
df.drop (df [df [ 'col'] == 2] .index) –
, dass nur scheint abgeschlossen Zeilen zurück? – KRidg
Ich habe alle Zeilen gefüllt, die fehlende Werte hatten und es hat funktioniert !!! VIELEN DANK!! – KRidg