过滤掉'pandas'中不包含字母（alpha）的所有行

Question

我正在尝试使用pandas过滤regular expressions数据框。 我想删除那些不包含任何字母的行。例如：

Col A.
50000
$927848
dog
cat 583
rabbit 444

我想要的结果是：

Col A.
dog
cat 583
rabbit 444

我一直在尝试使用regex和pandas过滤器选项解决此问题失败。见打击。当我尝试合并过滤器的两个条件时，我特意遇到了问题。我怎样才能做到这一点？

选项1：

df['Col A.'] = ~df['Col A.'].filter(regex='\d+')

选项2

df['Col A.'] = df['Col A.'].filter(regex=\w+)

选项3

from string import digits, letters
df['Col A.'] = (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))

OR

df['Col A.'] = ~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits)))

OR

df['Col A.'] = df[~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits))) & (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))]

Answer 1

我认为您需要str.contains通过boolean indexing过滤包含字母的值：

df =  df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]')]
print (df)
       Col A.
2         dog
3     cat 583
4  rabbit 444

如果有NaN个值，您可以传递参数：

df = df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]', na=False)]    
print (df)
       Col A.
3         dog
4     cat 583
5  rabbit 444

Answer 2

你试过了吗？

df['Col A.'].filter(regex=r'\D')  # Keeps only if there's a non-digit character

或：

df['Col A.'].filter(regex=r'[A-Za-z]')  # Keeps only if there's a letter (alpha)

或：

df['Col A.'].filter(regex=r'[^\W\d_]')  # More info in the link below...

说明：https://stackoverflow.com/a/2039476/8933502

Answer 3

您可以使用^.*[a-zA-Z].*$

https://regex101.com/r/b84ji1/1

<强>详情

^：行的开头

.*：匹配任何字符

[a-zA-Z]：匹配字母

$：行尾

Answer 4

df['Col A.'].str.contains(r'^\d+$', na=True)＃if只有数字的字符串或者int / float然后会导致NaN转换为True

例如：[50000，'$ 927848'，'dog'，'cat 583'，'rabbit 444'，'3 e 3'，'e 3'，'33'，'3 e'] 会给 ： [真，假，假，假，假，假，假，真，假]