Pandas系列仅对整数进行布尔运算

Question

我用Pandas将一系列Excel文件解析为df。 在给定的列中，我试图获得低于某个值（7000）的最大值的索引。在

df[columnname][df[columnname]._get_numeric_data() < 7000].idxmax()

Excel文件不是很好，但我不能修改它们。围绕着数据名人，有很多元数据（文本、日期等）。当我分析文件时，数据框下面列出的日期也会出现在列中。在

因此，脚本将引发以下错误：

^{pr2}$

不管怎样，我都可以从操作中排除日期类型，只考虑值。在

注意。带有日期的行因文件而异，有些文件没有这些行。在

Answer 1

谢谢你的帮助。JonhE，你的方法没用因为面具：

^{1}$

不断地提出同样的错误：

^{pr2}$

可能.map（）试图同时应用掩码和操作：

(df['x'] < 8)

同时，后者提出了误差。在

尽管如此，我还是通过整合一个面具找到了一个解决方案：

mask1 = df[columnname].map(lambda x: type(x) == int)

到第二个遮罩：

mask2 = df[columnname][mask] < maxval

然后我在手术中使用了第二个面具：

maxsearch = df[columnname][mask2[mask2].index].idxmax()

为此，我不得不依赖.索引来避免产生关键错误。在

最终解决方案：

return df[columnname][(df[columnname][df[columnname].map(lambda x: type(x) == int)] < maxval)[df[columnname][df[columnname].map(lambda x: type(x) == int)] < maxval].index].idxmax()

当然有一个简单的方法。在