大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了逐行检查数据框中的值是否为 int 类型并选择不正确的行，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
| 时间 | |
|---|---|
| 0 | 66 |
| 1 | 91 |
df = pd.DataFrame({'Time': [66,'91']})
new_df = df[(df['Time'].map(typE) != int)]
Time
1 91
pd.api.types.is_Integer 来测试整数类型，如下所示：
df = pd.DataFrame({'Time': [66,'91',1.23,'a',0.0,'',np.nan,77]})
non_int_df = df[~df['Time'].map(pd.api.types.is_Integer)]
print(non_int_df)
Time
1 91
2 1.23
3 a
4 0.0
5
6 NaN
以上是大佬教程为你收集整理的逐行检查数据框中的值是否为 int 类型并选择不正确的行全部内容，希望文章能够帮你解决逐行检查数据框中的值是否为 int 类型并选择不正确的行所遇到的程序开发问题。
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