Python Pandas Series.str.isdigit()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas str.isdigit()方法用於檢查序列中每個字符串中的所有字符是否都是數字。字符串中出現空格或任何其他字符將返回false。如果數字為小數，則將返回false，因為這是一個字符串方法，而“。”是一個特殊字符，而不是字符串中的小數。

用法：Series.str.isdigit()

返回類型：布爾序列，根據調用者序列的不同，可能還包含Null值。

要下載代碼中使用的CSV，請點擊此處。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

例：
在本示例中，.isdigit()方法應用於“年齡”列。在執行任何操作之前，使用刪除空行.dropna()，以免出錯。
由於Age列是作為Float dtype導入的，因此首先使用 .astype() 方法。在那之後isdigit()會被應用兩次，首先是在原始係列上，然後是使用str.replace()刪除特殊字符後查看輸出的方法。

# 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)

輸出：
如輸出圖像所示，布爾串為假，直到字符串中存在小數為止。刪除後，新係列的所有值都為True。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.str.isdigit()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。