删除熊猫数据框中带有数字和字符串的行

Question

我正在尝试删除仅包含数字或字符的行。例如，下面是示例熊猫数据框列：

col1:

business
served business
02446681
C96305407PLA
P0116711

在我的结果中，我需要以下值，因为第一行和第二行仅包含字符，而第三行仅是数字。

col1:

C96305407PLA
P0116711

任何建议将不胜感激！

Answer 1

str.extract并删除不必要的行。

df['col1'].str.extract('([A-Za-z]+\d+)', expand = False).dropna()

3    C96305407
4     P0116711

Answer 2

使用两个image: BugHunterUK-dev-environment:latest

str.contains

Answer 3

将pandas.Series.str.contains与正则表达式一起使用

更简单的正则表达式，但是允许'123 456'行，因为'3 '和' 4'都满足该模式。

df[df.col1.str.contains('\d\D|\D\d')]

           col1
3  C96305407PLA
4      P0116711

---

这通过显式强制模式仅在找到数字/字母或字母/数字时才匹配来解决上述正则表达式的缺点。

df[df.col1.str.contains('(?i)\d[a-z]|[a-z]\d')]

           col1
3  C96305407PLA
4      P0116711