在dataframe中删除一行[具有文本而不是数字[可能很容易] (pandas，dataframe，python)

在dataframe中删除一行具有文本而不是数字的行，可以使用pandas库中的drop方法。

首先，需要导入pandas库并读取数据到dataframe中。假设数据已经读取并存储在名为df的dataframe中。

然后，可以使用条件筛选的方式找到具有文本而不是数字的行。可以使用pandas的isnumeric()方法来判断某一列是否为数字，然后使用逻辑非操作符~来筛选出具有文本的行。例如，假设要删除的列名为'column_name'，可以使用以下代码进行筛选：

text_rows = df[~df['column_name'].str.isnumeric()]

接下来，可以使用drop方法删除这些行。需要指定axis参数为0，表示按行删除。例如，可以使用以下代码删除这些行：

df = df.drop(text_rows.index, axis=0)

最后，可以通过打印dataframe来验证删除操作是否成功：

print(df)

这样就可以在dataframe中删除具有文本而不是数字的行了。

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