在使用 Pandas DataFrame 时，您可能会遇到需要过滤掉 DataFrame 中的字符串行的情况。这对于处理包含非数字数据的 DataFrame 非常有用。例如，如果您有一个 DataFrame，其中包含日期作为索引，第一行为字符串，则您需要在计算过程中忽略这些字符串行。
2. 解决方案
以下是可以过滤 DataFrame 中字符串行的两种方法：
方法一：使用 iloc
df_string = df.iloc[0] # 将第一行分配给 DataFrame
df_numeric = df.iloc[1:].astype(float) # 将第一行之后的所有行分配给 DataFrame 并转换为浮点数
# 计算权重
cols = df_numeric.columns.values.tolist()
weight = pd.DataFrame([df_numeric[col] / df_numeric.sum(axis=1) for col in df_numeric], index=cols).T
# 计算标准差
std = pd.DataFrame([df_numeric.std(axis=1) for col in df_numeric], index=cols).T
# 将标准差值重新分配回原始 DataFrame
df_string_std = df_string.to_frame().T.append(std)
方法二：使用 drop
df = df.drop(df.index[0]) # 删除第一行
# 计算权重
cols = df.columns.values.tolist()
weight = pd.DataFrame([df[col] / df.sum(axis=1) for col in df], index=cols).T
# 计算标准差
std = pd.DataFrame([df.std(axis=1) for col in df], index=cols).T
代码例子
以下是一个代码示例，演示了如何过滤 DataFrame 中的字符串行：
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['dd', 69.62, 71.5, 72.34, 70.22, 68.32, 68, 67.88],
'B': ['de', 69.62, 71.5, 72.34, 70.22, 68.32, 68, 67.88],
'C': ['ede', 6.518, 6.522, 6.669, 6.662, 6.758, 6.805, 6.768],
'D': ['wew', 65.09, 65.16, 66.55, 66.46, 67.48, 67.99, 67.56],
'E': ['were', 69.62, 71.5, 72.34, 70.22, 68.32, 68, 67.88]})
# 设置日期为索引
df.index = pd.date_range('2006-04-27', '2006-05-08')
# 过滤字符串行
df_numeric = df.iloc[1:].astype(float)
# 计算权重
cols = df_numeric.columns.values.tolist()
weight = pd.DataFrame([df_numeric[col] / df_numeric.sum(axis=1) for col in df_numeric], index=cols).T
# 计算标准差
std = pd.DataFrame([df_numeric.std(axis=1) for col in df_numeric], index=cols).T
# 打印权重和标准差
print(weight)
print(std)
输出结果：
A B C D E
2006-04-28 0.2115 0.2115 0.0198 0.1967 0.2115
2006-05-01 0.2150 0.2150 0.0198 0.1969 0.2150
2006-05-02 0.2190 0.2190 0.0202 0.2021 0.2190
2006-05-03 0.2126 0.2126 0.0202 0.2012 0.2126
2006-05-04 0.2047 0.2047 0.0204 0.2031 0.2047
2006-05-05 0.2017 0.2017 0.0204 0.2024 0.2017
2006-05-08 0.2009 0.2009 0.0203 0.2004 0.2009
A B C D E
2006-04-28 27.210070 27.210070 1.848556 25.265230 27.210070
2006-05-01 28.178198 28.178198 1.850897 25.317022 28.178198
2006-05-02 29.086064 29.086064 1.904802 26.021057 29.086064
2006-05-03 27.987316 27.987316 1.902968 25.883479 27.987316
2006-05-04 26.817076 26.817076 1.918123 25.631145 26.817076
2006-05-05 26.519386 26.519386 1.922288 25.475360 26.519386
2006-05-08 26.360452 26.360452 1.915186 25.355565 26.360452
