Python 如何在数据框中查找字符串类型的单元格

我有一个数据帧，当我试图计算pct_change（）时，它显示了一个错误

TypeError:/：“str”和“float”的操作数类型不受支持。

。然后我尝试将类型转换为float，结果显示

ValueError:无法将字符串转换为float

：

unemployment_df['Unemployment_pct_change'] = unemployment_df['Unemployment_Value'].pct_change()

unemployment_df['Unemployment_Value']=unemployment_df['Unemployment_Value'].astype(float)

但我不知道弦在哪里，它们是什么样的弦？所以我试图找到单元格索引，其中单元格值是字符串而不是数字。怎么做？谢谢

aType（float）

可能会工作，否则会有一个选项

unemployment_df['Unemployment_Value']=pd.to_numeric(unemployment_df['Unemployment_Value'])

然后您可以计算pct_变化

unemployment_df['Unemployment_pct_change'] = unemployment_df['Unemployment_Value'].pct_change()

astype（float）

可能会工作，否则会有一个选项

unemployment_df['Unemployment_Value']=pd.to_numeric(unemployment_df['Unemployment_Value'])

然后您可以计算pct_变化

unemployment_df['Unemployment_pct_change'] = unemployment_df['Unemployment_Value'].pct_change()

---

Pandas并不能真正区分比

对象

更细粒度的类型

df[df['col']].apply(lambda x: isinstance(x, str))

将为您提供列

'col'

---

然后你可以随心所欲地清理它们。

Pandas并不能真正区分比

object

更细粒度的类型

df[df['col']].apply(lambda x: isinstance(x, str))

将为您提供列

'col'

---

然后，你可以随意清理它们。

谢谢尼米什：我在下面做了，它显示为空，有一个值错误错误：无法解析字符串

demission\u df['istring']=demission\u df['dismission\u Value'].apply（lambda x:isinstance（x，str））demission\u df\u string=demission\u df.loc[demission\u df['istring']='True'，：]打印（demission_df_string.head（））

谢谢尼米什：我在下面做了，它显示为空，有一个值错误错误：无法解析字符串

demission_df['istring']=demission_df['istring']=demission_df['istring']=demission_Value'].apply（lambda x:isinstance（x，str））demission_df string=demission_df.loc[demission_df['istring']=True'，：]打印（demission_df_string.head（））

我也做了下面的操作。它显示了一个ValueError错误：无法解析872位置处的字符串“”

demission_df['demission_Value']=pd.to_numeric（demission_df['demission_Value']）

whcih表示您的数据集中有一个空字符串。如果您想替换为0，请询问如何删除空字符串？

df=df[df.column！=''''.

。这只是一个示例。要获得更多选项，您可以谷歌；）谢谢Subbu VidyaSekar。它很有效。``失业`失业＝失业＝失业＝失业＝失业＝失业＝'.''“``我也做了下面的操作。它显示了一个ValueError错误：无法分析872位置处的字符串“”。

失业df['demission\u Value']=pd.to\u numeric（demission\u df['demission\u Value']）

这意味着数据集中有一个空字符串。如果你想替换为0，那么如何删除空字符串？

df=df[df.column！='''']

。这只是一个示例。要获得更多选项，您可以在谷歌上搜索；）谢谢Subbu VidyaSekar。它起作用了失业率=失业率[失业率.失业率]```