提问人：AndysPythonStuff 提问时间：8/28/2022 最后编辑：AndysPythonStuff 更新时间：8/28/2022 访问量：75
如何从包含数字和文本（3 或 ABC，但不包括混合物，ABC123）的 df 列中删除数字，留下空白单元格？
How do I remove numbers from a df column containing numbers and text (3 or ABC, but not mixtures, ABC123), leaving blank cells?
问：
我有一个数据帧，其中第一列，让我们称之为：df['Name']，看起来像“实际”列，而 Id 喜欢将其更改为“所需”列，以便对以下列进行操作。以下是实际和期望的输出：
| 姓名（实际） | 姓名（必填） |
|---|---|
| 字符串1 | 字符串1 |
| 数 | 字符串1 |
| 数 | 字符串1 |
| 数 | 字符串1 |
| 字符串2 | 字符串2 |
| 数 | 字符串2 |
| 数 | 字符串2 |
| 数 | 字符串2 |
| 数 | 字符串2 |
| 字符串3 | 字符串3 |
| 数 | 字符串3 |
| 数 | 字符串3 |
| 字符串4 | 字符串4 |
| 数 | 字符串4 |
| 等 | 等 |
名称之间没有固定数量的“数字”。可能是 3，可能是 300。
我有以下代码可以将名称转发到下一个名称：
df['Name'].fillna(method = 'ffill', inplace = True)
但它仅在带有数字的单元格为空时才有效。
因此，我需要先从 ['Name'] 系列中删除所有数字，留下空单元格：
| 名字 |
|---|
| 字符串 1 |
| 空白 |
| 空白 |
| 空白 |
| 字符串2 |
| 空白 |
| 等。。。 |
我找不到删除数字的方法。我尝试了我在其他类似帖子中找到的一些建议：
1)
df[df['Name'].apply(lambda x: isinstance(x, str))]
但它似乎什么也没做。
2)
df['Name'] = df['Name'].apply(lambda x: isinstance(x, str))
将整个 ['Name'] 系列（包括字符串和数字）转换为 True。
3)
df['Name'] = df[df['Name'].apply(lambda x: isinstance(x, str))]
这给出了一个值错误。
我发现结果为 2） 很奇怪，但发现 df['Name'].dtype 给了我 dtype（'O'），这是 Id 以前从未见过的，但建议 ['Name'] 系列中的名称（字符串）和数字（整数/浮点数）是同一类型（numpy 对象）。不确定它是否/如何相关，但我理解这意味着 Python 将文本和数字视为同一类型。
我卡住了。关于如何删除数字并按照我解释的方式填写任何建议？
谢谢！
答：
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Timeless
8/28/2022
#1
你很接近。试试这个：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Name (actual)': ['string1', 334, 34, 124, 'string2', 23, 11, 89, 76, 'string3', 53, 4]})
df['Name (desired)'] = df['Name (actual)'].apply(lambda x: x if isinstance(x, str) else np.nan).ffill()
>>> print(df)
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AndysPythonStuff
8/28/2022
你好。谢谢你！您的代码工作正常，在我拥有的 df 上，它没有：它保持一切原样......文本作为文本，数字作为数字。
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Timeless
8/28/2022
也许这意味着您的真实格式与您在问题中发布的格式不符。df
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AndysPythonStuff
8/28/2022
是的，你是对的！我的 df 很大，是从 csv 导入的。我简化了这个问题，因为我认为这不会有任何区别。（对不起...菜鸟错误！我有一种感觉，即实例将每个条目都读作一个 str，即使它是一个数字 - 如果它没有达到“else ffill”，它一定是......我真的很困惑！
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Timeless
8/28/2022
您在使用时是否指定了任何内容？dtypepd.read_csv()
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AndysPythonStuff
8/28/2022
否：像这样：使用 open（file_to_use， 'r'） 作为 fileObject： reader_object = pandas.read_csv（fileObject， delimiter=';'， decimal='，'， header=0， names=（'Noticia'，'Ativo'，'Variacao'，'Maximo'，'Ultimo'，'Minimo'，'Negocios'，'Semana'，）） “Noticia”列是文本条目后跟数字的列，有时是空的。它的这一列我试图清理，删除所有数字，然后用文本填充所有空白。
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mozway
8/28/2022
#2
使用效率不高，最好使用向量方法：apply
# identify numbers:
m = pd.to_numeric(df['Name'], errors='coerce').notna()
# mask and ffill:
df['Name'] = df['Name'].mask(m).ffill()
示例（为清楚起见，分配给新列“名称 2”）;
Name Name2
0 string1 string1
1 123 string1
2 123 string1
3 123 string1
4 string2 string2
5 123 string2
6 123 string2
7 123 string2
8 123 string2
9 string3 string3
10 123 string3
11 123 string3
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AndysPythonStuff
4/1/2023
嗨，莫兹威。对不起，我没有投赞成票，我当时不知道这是一回事。我最后使用了你的想法，效果很好。感谢您的想法和教训！
上一个：减少绘图 x 轴上的标签数量
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