将Datatype转换为Integer并删除具有非整型类型值的行

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要了解Datatype是指数据类型，它用于定义数据的性质和操作。常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型等。
2. 在数据处理过程中，有时候需要将某一列的数据类型转换为整型，并删除具有非整型类型值的行。这可以通过编程语言中的相关函数或方法来实现。
3. 以Python为例，可以使用pandas库来处理数据。首先，需要导入pandas库：
4. 以Python为例，可以使用pandas库来处理数据。首先，需要导入pandas库：
5. 然后，读取数据文件并创建一个DataFrame对象：
6. 然后，读取数据文件并创建一个DataFrame对象：
7. 这里假设数据文件为CSV格式，文件名为data.csv。如果数据文件是其他格式，可以使用pandas提供的相应函数进行读取。
8. 接下来，将目标列的数据类型转换为整型。假设目标列名为'column_name'，可以使用astype()函数来实现：
9. 接下来，将目标列的数据类型转换为整型。假设目标列名为'column_name'，可以使用astype()函数来实现：
10. 这里将目标列的数据类型转换为整型。
11. 最后，删除具有非整型类型值的行。可以使用dropna()函数来删除含有缺失值的行，并使用isin()函数和astype()函数来判断是否为整型类型：
12. 最后，删除具有非整型类型值的行。可以使用dropna()函数来删除含有缺失值的行，并使用isin()函数和astype()函数来判断是否为整型类型：
13. 这里首先删除含有缺失值的行，然后使用astype()函数将目标列转换为字符串类型，并使用str.isdigit()函数判断是否为整型类型。
14. 完成以上步骤后，DataFrame对象df中的Datatype列已经被转换为整型，并且具有非整型类型值的行已被删除。

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