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。

你可以使用try-except-else子句，当传递的值不能转换为浮点数时，它将捕获任何转换/值错误

  def try_parse_float(item):
      result = None
      try:
        float(item)
      except:
        pass
      else:
        result = float(item)
      return result

str(strval).isdigit()

似乎很简单。

处理存储为字符串或整型或浮点数的值

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

函数is_digit(str)的简化版本，它在大多数情况下都足够了(不考虑指数符号和“NaN”值):

def is_digit(str):
    return str.lstrip('-').replace('.', '').isdigit()

我使用了前面提到的函数，但很快我注意到字符串“Nan”，“Inf”和它的变化被认为是数字。所以我建议你改进版本的函数，它将在这些类型的输入上返回false，并且不会失败的“1e3”变体:

def is_float(text):
    # check for nan/infinity etc.
    if text.isalpha():
        return False
    try:
        float(text)
        return True
    except ValueError:
        return False