选中一列'；s数据类型，如果不是数字，则返回Python中的指示

给定一个小数据集，如下所示：

   id floor
0   1     5
1   2     4
2   3     3
3   4     2
4   5     1
5   6    B1
6   7    B2
7   8    B3

我想检查

floor

列的内容是否都是数字，对于不是数字的单元格，然后通过添加新列

无效floor

返回指示

df['floor'].map(type).unique()
Out[259]: array([<class 'str'>], dtype=object)

df['floor'].dtype
Out[260]: dtype('O')

我如何使用

np.where

或其他方法来实现这一点？谢谢。

使用：

或使用编号为的

\d+

：

df['check'] = np.where(df['floor'].str.match('\d+'), None, 'invalid floor')

---

---

谢谢，有没有可能

df['check']=np.where（条件，'invalid floor'，None）

，这样的代码？@ahbon-是的，如果添加

~

像

df['check']=np.where（~df['floor'].str.isdigit（），'invalid floor'，None）

df['check'] = np.where(df['floor'].str.isdigit(), None, 'invalid floor')

df['check'] = np.where(df['floor'].str.match('\d+'), None, 'invalid floor')

print (df)
   id floor          check
0   1     5           None
1   2     4           None
2   3     3           None
3   4     2           None
4   5     1           None
5   6    B1  invalid floor
6   7    B2  invalid floor
7   8    B3  invalid floor