在Pandas DataFrame中將非INT的值替換為0

Question

我在pandas DataFrame有一個看起來像這樣的列。

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|audi_id   |
 ----------
|     1    |
|     2    |
|     3    |
|     4    |
|    abc   |
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我需要用0替換任何包含字符串值的值。

我目前在這里有這段代碼可以將所有非int值替換為str但似乎無法正常工作。 誰能幫忙嗎？

ValueError: Can only tuple-index with a MultiIndex

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df['test'] = pd.to_numeric(df.audit_id[:, 0], errors='coerce').fillna(0)

我期望的輸出是：

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|audi_id   |
 ----------
|     1    |
|     2    |
|     3    |
|     4    |
|     0    |
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Answer 1

df.audit_id[:, 0]不好。 您需要執行df.loc[:, 'audit_id']或df.audit_id

df['test'] = pd.to_numeric(df.audit_id, errors='coerce').fillna(0)

也就是說，您可能需要整數而不是float

df['test'] = pd.to_numeric(df.audit_id, errors='coerce').fillna(0, downcast='infer')

Answer 2

假設您有一個像這樣的數據框：

df=pd.DataFrame({'id_a':['a','b','c','d','e'],'sudi_id':[1,2,'abc',4,'efg']})

輸出：

    id_a    sudi_id
0   123     1
1   234     2
2   345     abc
3   567     4
4   789     efg

跑：

df['sudi_id']=df['sudi_id'].apply(lambda x: x if np.isreal(x) else 0)

輸出：

    id_a    sudi_id
0   123     1
1   234     2
2   345     0
3   567     4
4   789     0

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Answer 3

使用正則表達式匹配具有大寫或小寫字母的任何行，並將其值設置為0

df['audi_id'] = df['audi_id'].replace(regex='([a-zA-Z])', value=0)