Python Pandas Series.str.isalpha()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas str.isalpha()方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是字母(a-z /A-Z)。字符串中出现空格或其他任何字符都将返回false，但是如果有完整的数值，则它将返回NaN。

用法：Series.str.isalpha()

返回类型：布尔序列，根据调用者序列的不同，可能还包含Null值。

要下载代码中使用的CSV，请点击此处。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

范例1：
在此的示例isalpha()方法应用于学院列。在此之前，使用.dropna()方法删除Null行，以避免出现错误。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors 
data.dropna(inplace = True) 
  
# creating bool series 
data["bool_series"]= data["College"].str.isalpha() 
  
# display 
data

输出：
如输出图像中所示，bool_series可以与College列匹配，并且可以清楚地看到，如果字符串仅包含字母，则返回True。

范例2：
在此的示例isalpha()方法应用于名称列两次。首先为原始名称列创建布尔系列，然后使用str.replace()方法删除空格，然后再次创建新的bool_series。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors 
data.dropna(inplace = True) 
  
# creating bool series with original column 
data["bool_series1"]= data["Name"].str.isalpha() 
  
# removing white spaces 
data["Name"]= data["Name"].str.replace(" ", "") 
  
# creating bool series with new column 
data["bool_series2"]= data["Name"].str.isalpha() 
  
# display 
data.head(10)

输出：
如输出图像所示，在字符串具有空格之前，所有值的Bool系列均为false。除去空格后，在字符串具有特殊字符的情况下，布尔系列仅为false。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.str.isalpha()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。