Question

让我说我有这个DF：

ID     IGName          Date_created
0     BananaMan         09/10/2018
1     Superman247       10/10/2009
2     123456789         08/03/2011
3     Nameless101       07/12/2012

我希望能够删除在DF中IGName仅是数字的所有行。

像在此示例中一样，第3行是所有数字。我希望能够保留名称字母数字行，但不能保留仅包含数字的行。

我希望结果看起来像这样：

ID     IGName          Date_created
0     BananaMan         09/10/2018
1     Superman247       10/10/2009
3     Nameless101       07/12/2012

Answer 1

您可以这样做：

import pandas as pd


data = [[0, 'BananaMan', '09/10/2018'],
        [1, 'Superman247', '10/10/2009'],
        [2, '123456789', '08/03/2011'],
        [3, 'Nameless101', '07/12/2012']]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['ID', 'IGName', 'Date_created'])

df = df[~df['IGName'].str.isnumeric()]

print(df)

输出

   ID       IGName Date_created
0   0    BananaMan   09/10/2018
1   1  Superman247   10/10/2009
3   3  Nameless101   07/12/2012

来自documentation：

检查“系列/索引”中每个字符串中的所有字符是否都数字。等同于str.isnumeric（）。

请注意，此解决方案假定列'IGName'的类型为字符串，否则您需要将其强制转换为字符串，例如（如@RafaelC所述）：

df['IGName'] = df['IGName'].astype(str)

Answer 2

使用df[...]：

print(df[~df['IGName'].str.isnumeric()])

或者：

print(df[df['IGName'].str.contains(r'\D+')])

两个输出：

   ID       IGName Date_created
0   0    BananaMan   09/10/2018
1   1  Superman247   10/10/2009
3   3  Nameless101   07/12/2012

如果IGName具有整数，则执行以下操作：

print(df[pd.to_numeric(df.IGName, errors='coerce').notnull()])

如何删除Pandas数据框中具有仅包含数字的特定列的行？

2 个答案: