我们日常拿到的数据，指标字段有时会混入非数字的数据，这时候会影响我们的操作

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比如read_csv读入时，该列会以object形式读入，也不能直接进行计算，不然会出现如unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'的错误

这时候就需要进行数据预处理，清除掉指标值中非数字的数据，这里我以2012_FederalElectionCommission_Database数据为例。

首先读入数据，可以发现提示：Columns (6) have mixed types，这里Columns (6)是指标值混有字符串格式数据

fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv')D:\SOFTWARE\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2717: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)#先使用str打开数据fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',dtype={'contbr_zip':str}) #然后使用str函数isdigit()判断单元格是否全为数字 fec_isnum=fec.iloc[:,6].str.isdigit() #得到使用bool索引把全为数字的表格cleaned cleaned = fec[fec_isnum].copy()

补充：pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行？

在进行数据分析与清理中，我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值。具体来说，看看下面的例子。

0.导入我们需要使用的包

import pandas as pd

pandas是很常用的数据分析，数据处理的包。anaconda已经有这个包了，纯净版python的可以自行pip安装。

1.去掉某些具体值

数据集df中，对于属性appPlatform（最后一列），我们想删除掉取值为2的那些样本。

如何做？非常简单。

import pandas as pddf[(True-df['appPlatform'].isin([2]))]

当然，有时候我们需要去掉不止一个值，这个时候只需要在isin([]）的列表中添加。更具体来说，例如，对于appID这个属性，我们想去掉appID=278和appID=382的样本。

df[(True-df['appID'].isin([278,382]))]

另外，我们有时候并不只是考虑某一列，还需要考虑另外若干列的情况。例如，我们需要过滤掉appPlatform=2而且appID=278和appID=382的样本呢？非常简单。

df[(True-df['appID'].isin([278,382]))&(True-df['appPlatform'].isin([2]))]

其实，在这里我们看到，就是由两部分组成的，第一部分就是appID中等于278和382的，另外一部分就是appPlatform中等于2的。两者取逻辑关系 与（&）

2.过滤掉某个范围的值

上面我们是了解了如何取掉某个具体值，下面，我们要看看如何过滤掉某个范围的值。

对于数据集df，我们想过滤掉creativeID（第一列）中ID值大于10000的样本。

df[df['creativeID']<=10000]

另外，如果要考虑多列的话，其实和上面一样，将两种情况做逻辑与（&）就可以，不过值得注意的是，每个条件要用括号()括起来。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。