我有1000个结构相同的 Dataframe ，但其中一些可能包含字符串作为值。对于所有这些帧，我需要做同样的计算，只是排除那些 Dataframe 中出现子环的行。包含字符串的数据集结构示例如下：

time    x           y               z
0.00  run_failed  run_failed   run_failed
0.02  run_failed  run_failed   run_failed
0.03  test_failed test_failed  test_failed
0.04  44            321         644
0.04  44            321         644
0.04  44            321         644
0.03  test_failed test_failed  test_failed
0.04  44            321         644
0.04  44            321         644

dtypes方法，那些包含子字符串的dfs将始终是对象类型，而float 64的“普通”dfs -
为了解决这个问题，我编写了以下脚本：

for df in dfs:  
   add = 0
   z = pd.read_csv(df)
   if type(z["x"]) != np.float64:
        bmb = z[z['x'].str.contains('failed')]
        z = z.drop(bmb.index)
        add = len(bmb)
        print(add)
   ....
   and then the code for doing calculations assuming that if string occured, it was dropped inside if statement

但是当我运行代码时，它返回错误：“只能使用.str访问器与字符串值！”指向if语句块内部，但是数据集如果完全是float 64类型，以及为什么它试图处理这个“bmb = z[z ['x'].str.contains（'failed'）]”命令对我来说一点也不清楚。