Python Pandas Series.str.isdigit()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.isdigit()方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是数字。字符串中出现空格或任何其他字符将返回false。如果数字为小数，则将返回false，因为这是一个字符串方法，而“。”是一个特殊字符，而不是字符串中的小数。

用法：Series.str.isdigit()

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。

例：
在本示例中，.isdigit()方法应用于“年龄”列。在执行任何操作之前，使用删除空行.dropna()，以免出错。
由于Age列是作为Float dtype导入的，因此首先使用 .astype() 方法。在那之后isdigit()会被应用两次，首先是在原始系列上，然后是使用str.replace()删除特殊字符后查看输出的方法。

# 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) 
  
# converting dtype to string 
data["Age"]= data["Age"].astype(str) 
  
# removing '.' 
data["Age new"]= data["Age"].str.replace(".", "") 
  
# creating bool series with original column 
data["bool_series1"]= data["Age"].str.isdigit() 
  
# creating bool series with new column 
data["bool_series2"]= data["Age new"].str.isdigit() 
  
# display 
data.head(10)

输出：
如输出图像所示，布尔串为假，直到字符串中存在小数为止。删除后，新系列的所有值都为True。

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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.isdigit()。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。