如果你不需要担心科学或其他数字的表达式，并且只处理可以是带句号或不带句号的数字的字符串:

函数

def is_float(s):
    result = False
    if s.count(".") == 1:
        if s.replace(".", "").isdigit():
            result = True
    return result

Lambda版本

is_float = lambda x: x.replace('.','',1).isdigit() and "." in x

例子

if is_float(some_string):
    some_string = float(some_string)
elif some_string.isdigit():
    some_string = int(some_string)
else:
    print "Does not convert to int or float."

这样你就不会意外地将一个int型转换为浮点型。

这个正则表达式将检查科学浮点数:

^[-+]?(?:\b[0-9]+(?:\.[0-9]*)?|\.[0-9]+\b)(?:[eE][-+]?[0-9]+\b)?$

但是，我认为最好的办法是尝试使用解析器。

我会用。

try:
    float(element)
except ValueError:
    print "Not a float"

．．这很简单，也很有效。注意，如果元素是例如1<<1024，它仍然会抛出OverflowError。

另一种选择是正则表达式:

import re
if re.match(r'^-?\d+(?:\.\d+)$', element) is None:
    print "Not float"

似乎很多正则表达式都错过了这样或那样的事情。到目前为止，这对我来说是有效的:

(?i)^\s*[+-]?(?:inf(inity)?|nan|(?:\d+\.?\d*|\.\d+)(?:e[+-]?\d+)?)\s*$

它允许无穷大(或无穷大)与符号，nan，没有数字之前 十进制，以及前导/尾随空格(如果需要)。^和$是 需要避免将1.2f-2部分匹配为1.2。

如果需要解析某些文件，可以使用[ed]而不是e 其中D用于双精度科学计数法。你会 想要更换它之后或只是更换他们之前检查，因为 float()函数不允许这样做。

传递dictionary作为参数，它将转换可以转换为float的字符串，并保留其他字符串

def covertDict_float(data):
        for i in data:
            if data[i].split(".")[0].isdigit():
                try:
                    data[i] = float(data[i])
                except:
                    continue
        return data

'1.43'.replace('.','',1).isdigit()

只有当存在一个或没有时，它才会返回true。'在数字字符串中。

'1.4.3'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false

'1.ww'.replace('.','',1).isdigit()

将返回false