通过在之后删除所有文本来格式化python中的DataFrame

import pandas as pd

# 创建一个包含文本的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': [1, 2, 3, 4]})

# 使用dropna函数删除包含文本的行
df = df.dropna()

# 打印格式化后的DataFrame
print(df)

     A  B
1  bar  2
2  baz  3
3  qux  4

import pandas as pd
import re

# 创建一个包含文本的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': [1, 2, 3, 4]})

# 使用正则表达式过滤文本行
df = df[~df['A'].str.contains(r'[a-zA-Z]')]

# 打印格式化后的DataFrame
print(df)

   A  B
1  2  2
2  3  3
3  4  4