如果列下的行中的任何单元格不是浮点型，如何在Dataframe中删除行？

在Dataframe中删除行的方法取决于列下的行是否都是浮点型数据。如果任何单元格不是浮点型数据，可以使用以下方法删除行：

1. 使用dropna方法：该方法可以删除包含缺失值的行。可以设置参数subset来指定要检查的列。例如，若要删除所有列中存在缺失值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(inplace=True)

1. 使用isin方法：该方法可以根据某个条件删除行。首先，可以使用isin方法检查每一行是否包含非浮点型数据。然后，使用反向条件(~)将包含非浮点型数据的行标记为True。最后，使用drop方法删除这些行。以下是示例代码：

non_float_rows = df[~df.applymap(lambda x: isinstance(x, float)).all(axis=1)]
df.drop(non_float_rows.index, inplace=True)

注意：以上方法仅适用于列中的每个单元格是否为浮点型数据。如果要删除某个特定的非浮点型数据或其他特定条件的行，可以根据需要进行修改。

希望以上答案对您有所帮助。如果您需要更多关于云计算的信息或其他技术问题，请随时提问。