找到该列中哪个数是浮点数

要找到 DataFrame 的某列中的浮点数，您可以使用 Pandas 库的一些方法。以下是一些可能的方法：

方法一：使用 `dtype` 属性
```python

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4.5, 5.6]}
df = pd.DataFrame(data)

column_name = 'A'
is_float = df[column_name].dtype == float

if is_float:
print(f"The column '{column_name}' contains float values.")
```

方法二：使用 `applymap()` 方法

```python
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4.5, 5.6]}
df = pd.DataFrame(data)

column_name = 'A'
is_float = df[column_name].applymap(lambda x: isinstance(x, float)).any()

if is_float:
print(f"The column '{column_name}' contains float values.")
```

 

方法三：使用 `select_dtypes()` 方法

```python
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4.5, 5.6]}
df = pd.DataFrame(data)

column_name = 'A'
is_float = df.select_dtypes(include='float').columns.contains(column_name)

if is_float:
print(f"The column '{column_name}' contains float values.")
```

注意，以上方法假设您要检查的列只包含数字。如果该列有其他类型的值（例如字符串），则可能会导致错误。在使用这些方法之前，请确保了解数据的类型和内容。

 

 

对于给定的错误信息 `TypeError: bad operand type for unary ~: 'float'`，它指出无法对浮点数类型（'float'）应用按位取反的一元操作符（~）。

如果您想找到 DataFrame 中哪个值是浮点数，可以使用以下方法：

```python
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4.5, 5.6]}
df = pd.DataFrame(data)

column_name = 'A'
is_float = df[column_name].apply(lambda x: isinstance(x, float))

float_values = df[column_name][is_float]
print("The float values in column '{0}': {1}".format(column_name, float_values))
```

在上述代码中，我们使用 `apply()` 方法将 `isinstance()` 函数应用于列 `'A'` 中的每个元素。`isinstance(x, float)` 检查元素 `x` 是否为浮点数类型。然后，我们将生成的布尔 Series 应用于 DataFrame 列，以获取包含浮点数的行。

最后，我们打印出列 `'A'` 中的浮点数值。

这样，您就可以找到某个列中的浮点数值。请确保在使用之前了解您的数据的类型和内容，以避免错误的结果。