检查列中的值是否为整数并返回true
我有一个带有数量列的数据框。如何检查该列中的哪些值是整数？
我尝试过
if df['quantity'].map(type) == int:
True
else:
item_no = df['item_number'].tolist()
print(item_no)
，这给了我以下valueerror：系列的真实价值是模棱两可的。使用A.Empty，A.Bool（），A.Item（），A.Any（）或A.all（）。
理想情况下，我希望输出成为项目编号的列表数量不是整数。
I have a dataframe with a quantity column. How do I check which values in that column are integers?
I have tried
if df['quantity'].map(type) == int:
True
else:
item_no = df['item_number'].tolist()
print(item_no)
which gives me the following ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
Ideally, I would like the output to be a list of the item numbers where the quantity is not an integer.
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评论（4）
如果要检查列中是否有python
ints，请尝试以下操作：If you want to check if there are any Python
ints in your column, try this:假设您只需要值的索引，则以下应该足够
df.index [（df [Quantity']。map（type）== int）]。tolist（tolist（）Assuming you just want the indices where the value is an int, the following should suffice
df.index[(df['quantity'].map(type)==int)].tolist()如果要识别可以使用的非整数：
或
用于非数字：
If you want to identify the non integers you can use:
Or
Or for non numbers:
以下代码返回“数量”列不包含整数的项目编号列表
The following code returns a list of the item numbers for where the 'quantity' column does not contain an integer