如何根据列数据类型过滤数据框

Question

假设我有以下数据框，并且想根据列值的数据类型过滤/分离数据框，

dataframe = 
Name | No_of_days
A    |   23
B    |   34
C    | 'not applicable'
D    | 'present'
E    |   12
F    |  'something'

expected1 = 
Name | No_of_days
A    |  23
B    |  34
E    |  12

expected2 =
Name | No_of_days
C    | 'not applicable'
D    | 'present'
F    |  'something'

我想按列（No_of_days）过滤数据帧，其中数据类型是整数和字符串。

Answer 1

将to_numeric与errors='coerce'一起使用 - 因为不是数字会生成缺失值，因此可以通过Series.isna进行测试并在boolean indexing中过滤：

m = pd.to_numeric(df['No_of_days'], errors='coerce').isna()

expected1 = df[m]
expected2 = df[~m]